実際の運用環境でブロックチェーンのTPSがしばしば大幅に減少する理由は何でしょうか？

高TPS（1秒あたりのトランザクション数）はネットワークのスケーラビリティを示しますが、トランザクションが増えるほど、ネットワークの分散性を維持するノードの負担も増大します。

TPSはブロックチェーンのパフォーマンス指標として広く使われていますが、この数値だけではネットワークの真のスケーラビリティを正確に表すことはできません。

Psy Protocol創設者で元ハッカーのCarter Feldman氏は、TPSの統計値は分散型システムにおけるトランザクションの実際の検証や伝播方法を考慮していないため、誤解を招く場合があるとCointelegraphに語っています。

「多くのプレメインネットテストやテストネット、あるいは隔離された環境では、TPSは単一ノードだけで計測されます。そのため、中央集権的にAPIコールを検証する場合、Instagramですら100億TPSのブロックチェーンだと主張できてしまいます」とFeldman氏は述べています。

この課題は、多くのブロックチェーンが採用する設計思想にも由来します。ネットワークが高速化を目指すほど、各ノードへの負荷が増し、分散性の維持が難しくなります。トランザクションの実行と検証を分離することで、こうした負担をある程度軽減することが可能です。

新規プロジェクトは高TPSをアピールしますが、実際のネットワーク利用が公表された最大値に達することはほとんどありません。出典：MegaETH

TPSは分散性のコストを考慮しない

TPSはブロックチェーンのパフォーマンスを測る有効なベンチマークとなり得ます。TPSが高いほど、ネットワークの実利用能力は高まります。

しかしFeldman氏は、ほとんどのTPSの見出し数値は理想化されており、実際のメインネットのスループットとは乖離していると指摘します。目立つ統計値は、分散環境でのシステム性能を反映していません。

「仮想マシンや単一ノードで計測されたTPSは、ブロックチェーンメインネットの実際の性能を示していません」とFeldman氏は述べています。

「それでも、実運用環境で1秒間に処理できるトランザクション数は、スケーラビリティを評価する実用的な指標です。これがスケーリングの本質です。」

すべてのフルノードは、トランザクションがプロトコルルールに準拠しているか検証しなければなりません。1つのノードが無効なトランザクションを受け入れた場合、他のノードはそれを拒否する必要があります。これは分散型台帳運用の基本です。

ブロックチェーンのパフォーマンスは通常、仮想マシンによるトランザクション実行速度で測定されますが、実際の環境では帯域幅や遅延、ネットワークトポロジも同様に重要です。最終的に、パフォーマンスはネットワーク全体のノードがどれだけ効率的にトランザクションを受信・検証できるかによって決まります。

そのため、ホワイトペーパーに記載されたTPS値は、メインネットの実際の性能と大きく乖離することがよくあります。実行と伝播・検証コストを切り離したテストは、主に仮想マシンの速度を測定しているだけで、ブロックチェーンのスケーラビリティを示すものではありません。

Feldman氏がブロックプロデューサーを務めたEOSは、初期のトークンオファリング時に歴史的な記録を打ち立てました。ホワイトペーパーでは理論上のTPSは100万とされており、2026年でも際立つ数値です。

EOSは理論上のTPS目標に到達しませんでした。初期報告では理想条件下で4,000TPSの処理が可能とされていましたが、Whiteblockの調査によれば、実際のスループットは約50TPSに過ぎませんでした。

2023年、Jump CryptoはSolanaのバリデータクライアントFiredancerで、EOSが達成できなかった100万TPSのテストベンチマークを実現しました。多くのバリデータが現在、ハイブリッドバージョンのFrankendancerを運用しています。実際の環境では、Solanaは通常3,000～4,000TPSを処理しており、その約40%が非投票トランザクションで、これが本当のユーザー活動をよりよく反映しています。

2月10日、Solanaの非投票トランザクションTPSは1,361でした。出典：Solscan

線形スケーリングのジレンマを打破する

ブロックチェーンのスループットは通常、ワークロードに応じて線形に増加します。トランザクションが増えると活動量も増えますが、各ノードが受信・検証するデータ量も増加します。

トランザクションが1件増えるごとに計算負荷も上がります。ある時点で分散性を犠牲にしない限り、帯域幅やハードウェア、同期遅延によって線形なスケーリングは持続不可能となります。

Feldman氏は、この制約を克服するにはゼロ知識（ZK）技術など、検証方法自体の再考が必要だと述べています。ZKは、すべてのノードがトランザクションを再実行せずとも一括して検証できる技術です。全データを公開せずに検証できるため、ZKはプライバシーソリューションとしても利用されています。

Feldman氏は、再帰的ZK証明がスケーラビリティ課題の解決に役立つと考えています。これは、ある証明を使って他の証明を検証するという仕組みです。

「2つのZK証明を1つの新しいZK証明にまとめ、先行する2つの正当性を検証できます。つまり、2つの証明を1つに統合できるのです」とFeldman氏は述べています。

「たとえば16人のユーザーのトランザクションを8つの証明にし、それをさらに4つにまとめていくことができます」とFeldman氏は説明し、最終的に1つの証明に収束する多層証明ツリーの図を示しました。

複数の証明を1つに統合する仕組み。出典：Psy/Carter Feldman

従来型ブロックチェーンアーキテクチャでは、TPSを上げると各ノードの検証や帯域幅要件も増します。Feldman氏は、証明ベースのアーキテクチャなら、ノードの検証負荷を比例的に増やすことなくスループットを向上できると指摘します。

ただし、ZKによってスケーリングのトレードオフがすべて解消されるわけではありません。証明生成は計算集約的で、専用インフラが必要な場合もあります。一般ノードの検証は安価になりますが、複雑な暗号処理の負担は証明生成者に移ります。証明ベース検証を既存ブロックチェーンに統合するのは困難であり、主流ネットワークが依然として従来の実行モデルを採用している理由でもあります。

純粋なスループットを超えて：パフォーマンスの測定

TPS自体は無意味ではありませんが、その価値は文脈に依存します。Feldman氏は、トランザクション手数料などの経済的シグナルのほうが、ネットワークの健全性や需要を純粋なスループット以上に明確に示すと指摘します。

「TPSはブロックチェーン性能において2番目に重要な指標になり得ますが、それは本番環境、つまりトランザクションが単に処理されるだけでなく、他ノードによって転送・検証される場合に限ります」と述べています。

LayerZero LabsはZero chainを発表し、ZK技術によって最大2,000,000TPSまでのスケーリングが可能と主張しています。出典：LayerZero

主流のブロックチェーンアーキテクチャも投資家の意思決定に影響します。逐次実行チェーンは、トランザクション処理全体を再設計しない限り、証明ベース検証への移行が困難です。

「当初、ほとんどすべての資金はZK EVM（Ethereum Virtual Machineプロジェクト）だけに流れました」とFeldman氏はPsy Protocolの初期資金調達の課題を語ります。

「誰も投資したがらなかったのは、非常に時間がかかるからです。EVMやそのステートストレージを単純に『フォーク』できません。すべてがまったく異なる方法で処理されるためです。」

ほとんどのブロックチェーンでは、TPSが高いほど各ノードの負荷も増大します。単一の高い指標だけでは、この負荷が持続可能であることを意味しません。

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