RWA銘柄へデラ(HBAR)について②くりぷと知っ得情報4月16日号

クリプトスタディ(クリスタ)の水野です。
シリーズで、RWA(Real World Assets:リアル ワールド アセット)の代表的銘柄について書いています。

RWAは、株式・不動産・金・国債などの金融資産=｢現実世界の資産｣をブロックチェーン技術を使って、トークン化する技術・概念のことになります。

前回は、RWA上位銘柄のへデラ(HBAR)について書きましたが、今回からはその大きな特徴の一つ、コンセンサスアルゴリズム｢Hashgraph(ハッシュグラフ)｣についてです。

🔶RWAが誕生した背景について
くりぷと知っ得情報2月26日号🔶RWAを支える技術＝オラクル(Oracle)について
くりぷと知っ得情報3月5日号🔶RWA銘柄へデラ(HBAR)=基本情報〜概要についてくりぷと知っ得情報4月9日号

へデラ(HBAR)のコンセンサス｢Hashgraph｣(ハッシュグラフ)

｢コンセンサス(合意)アルゴリズム｣とは、取引において｢この取引は本物だよ。OK｣をみんなで決めるルールです。コンセンサスアルゴリズムは、

計算競争で勝った人が決める｢Proof of Work(PoW:プルーフオブワーク)｣
‥‥BitCoin、Kaspaなど

と

たくさんお金を預けた人が決める｢Proof of Stake(PoS:プルーフオブステーク)｣
‥‥Ethereum、SUIなど

と大別されますが‥‥

へデラ(HBAR)に関しては、

｢Hashgraph(ハッシュグラフ)｣というコンセンサス(合意)アルゴリズム

になります。

超スマート設計｢Hashgraph(ハッシュグラフ)｣

｢Hashgraph(ハッシュグラフ)｣については、いくつかの概念、用語で解説されます。
それぞれ噛み砕いて書いていきましょう。
まず最初に、

Gossip about Gossip(ゴシップについてのゴシップ)

Gossip about Gossip(ゴシップについてのゴシップ)‥‥????

Gossip about Gossipとは？

💡ノード同士が｢誰が誰といつ情報を共有したか｣
というメタ情報(会話の会話)までをも伝え合う仕組み

Gossip about Gossip(ゴシップ・アバウト・ゴシップ)の意味です。

なんだか難しいので、一つ一つ噛み砕きます。

ノード

まず、｢ノード｣ですが、ブロックチェーンネットワークに参加している個々のコンピュータやユーザーを指し、各ノードは自律的に動き、情報を持ち、他のノードと通信をします。

メタ情報(履歴情報)

｢メタ情報｣とは、｢誰が｣｢誰と｣｢いつ｣｢どんな情報をやりとりしたか｣というやりとり自体の履歴のことになります。
Hashgraphの合意形成にとっての“道しるべ”です。

Gossip about Gossipのイベントに含まれるメタ情報

｢Hashgraph(ハッシュグラフ)｣では、1つのイベントが次のようなメタ情報を含んでいます。

１、イベントの作成者(ノード)ID

この情報を最初に作ったのは誰かという、イベントの作成者情報。
→例:ノードA

２、自ノードの親(self-parent)

同じノードが一つ前に作ったイベントのID
→例:ノードAが｢イベントA3｣を作るとき、Aが直前に作った｢イベントA2｣がself-parentになります。
目的は、各ノードが時系列を明確にして、｢自分の履歴｣をたどるためです。

💡自分の｢前回作｣のイメージ

３、他ノードの親(other-parent)

このノードが、他のノードから受け取った最新イベントのID
→例:ノードAがノードBから情報を受け取ってイベントA3を作るとき、Bの最新イベント｢B2｣がother-parentになります。
目的は、他のノードとの情報のつながり(因果関係)を記録するためです。

💡他人の｢最新作｣のイメージ

４、タイムスタンプ

イベントが作成された時刻(ローカル時間)
→例:2025/4/15 06:00:00

５、署名(SIGNATURE)

ノードの公開鍵により署名されたデータ
→例:ノードAのデジタル署名

６、イベント内の取引データ(transaction data)

実際の送金や操作などの取引データが含まれることもある。(任意:オプション)
→例:アリスからボブに10HBAR

７、イベントのシーケンス番号

このノードが何番目に作成したイベントか、連番。
→例:Aの5番目のイベント

Gossip about Gossipから↓↓↓↓

(翻訳)

ゴシップについてのゴシップを理解する

これらのイベントが親ハッシュを通じて互いにどのように関連しているかの履歴は、ゴシップについてのゴシップと呼ばれます。

この履歴は、有向非巡回グラフ(DAG)の一種、ハッシュのグラフ、またはハッシュグラフとして表現されます。

ハッシュグラフは、メンバーがどのように通信したかの履歴を記録します。

ゴシップの同期が行われ、イベントが作成されるにつれて、ハッシュグラフは時間の経過とともに方向性を持って成長します。

すべてのメンバーはハッシュグラフのローカルコピーを保持し、メンバーが互いに同期するにつれて更新され続けます。

これらのハッシュグラフは、ある時点でわずかに異なる可能性がありますが、常に一貫性があります。

一貫性とは、[Alice]と[Bob]の両方がイベントXを含む場合、どちらもXの祖先セットを全く同じに含み、祖先間のエッジセットも全く同じであることを意味します。

ハッシュグラフ上の各イベントには、以下の情報が含まれます。

タイムスタンプ

そのイベントの2つのハッシュ(そのイベントの下位2つ)

自己親イベント

他親イベント

トランザクション

デジタル署名

以上

なんか、複雑で難しいですが、やり取り自体の履歴が相互関係の秩序を保ち、時系列に整理されていく様子がわかります。

DAG(有向非巡回グラフ)が自然に構成

以前、DAG(Directed acyclic graph/有向非巡回グラフ)について、Kaspaの章等で書きました。
意味は、

になります。

情報(点)が｢一方向に｣｢順番に｣｢ループせず｣つながっている構造で、時系列や因果関係を表現するのにピッタリな構造になります。

💡DAGは、｢時間や因果関係を守ったまま情報をつなぐ地図｣

Gossip about GossipがDAGを構成

Gossip about Gossip(ゴシップ・アバウト・ゴシップ)では、

self-parent：自分のノードの前のイベント

other-parent：他のノードからもらった最新のイベント

この2つの情報をメタ情報として、時系列に毎回記録します。

Directed(矢印付き）：｢self-parent｣から｢other-parent｣への矢印がある

↓

Acyclic(ループなし)：時間的に戻れない

↓

Graph(つながり）：イベント同士がネットワーク的に結ばれる

Hashgraphは、Gossip about Gossipの｢self-parent｣、｢other-parent｣の２つを軸に、自然に時間と因果関係のネットワーク(DAG)を作っていきます。

逆に、

このDAGがあることで、

• ｢どの情報が先に生まれたか｣がわかる。
• ｢みんなが同じ順序で合意｣できる。
• 仮想投票=｢Virtual Voting｣(次回書きます)で合意形成が可能になる。

💡Gossip about Gossip は｢イベントがどこから来たか｣を一緒に伝えることで、自然に時系列と因果関係が見えるDAG構造をつくっている。

おわりに

へデラ(HBAR)のコンセンサスアルゴリズム｢Hashgraph(ハッシュグラフ)｣について、書きました。
なんか、コンセンサスアルゴリズムのハイブリッドみたいな感じで、すごい進化を感じます。
続きは、次回です。
お読みいただきありがとうございました。