表紙
商標について
はじめに
目次
■Stage1 ブロックチェーンの目的と可能性を知る
Step1 レイヤと機能面/非機能面について考える／1.1 比喩：共通の認識を持つ
1.2 ソフトウェアシステムのレイヤ
1.3 2つのレイヤを同時に考察する
1.4 完全性
1.5 次のステップ／1.6 まとめ
Step2 全体像を把握する／2.1 エンジンという比喩
2.2 決済システムのレイヤ化／2.3 2種類のソフトウェアアーキテクチャ
2.4 分散システムの利点
2.5 分散システムの欠点
2.6 分散型のP2Pシステム／2.7 集中システムと分散システムの組み合わせ
2.8 分散システムの識別／2.9 ブロックチェーンの目的
2.10 次のステップ
2.11 まとめ
Step3 可能性を認識する／3.1 P2Pと音楽の比喩
3.2 P2Pシステムは音楽業界全体をどのように変えたか
3.3 P2Pシステムの可能性
3.4 用語の定義とブロックチェーンとの関係
3.5 ブロックチェーンの可能性
3.6 次のステップ／3.7 まとめ
■Stage2 ブロックチェーンはなぜ必要か
Step4 問題の核心を明らかにする／4.1 「猫の群れの番」という比喩
4.2 P2Pシステムでの信用と完全性
4.3 P2Pシステムの完全性に対する脅威
4.4 ブロックチェーンによって解決される主要な問題
4.5 次のステップ／4.6 まとめ
Step5 用語の定義を明確にする／5.1 用語の定義
5.2 暫定的な定義／5.3 所有権の管理という役割
5.4 本書で取り上げるブロックチェーンの応用領域
5.5 次のステップ／5.6 まとめ
Step6 所有権の性質を理解する／6.1 「カバンの中のリンゴ」という比喩
6.2 所有権と証人
6.3 所有権の基礎
6.4 セキュリティについて
6.5 台帳の目的と特性
6.6 所有権とブロックチェーン
6.7 次のステップ／6.8 まとめ
Step7 二重支払い問題とは／7.1 紙幣偽造とシステム脆弱性
7.2 二重支払い問題
7.3 用語の定義
7.4 二重支払い問題の解決方法
7.5 本書での二重支払い問題の使用法／7.6 次のステップ
7.7 まとめ
■Stage3 ブロックチェーンはどう機能するか
Step8 ブロックチェーンの設計を考える／8.1 目標：概念の理解
8.2 出発点：システムの特徴／8.3 対処すべきタスク
8.4 次のステップ／8.5 まとめ
Step9 所有権の文書化／9.1 「リレー競走のバトン」という比喩
9.2 目標：所有権の文書化／9.3 課題：記録を見つけ出す／9.4 トランザクションデータの考え方
9.5 インベントリデータとトランザクションデータについて
9.6 所有権の文書化の仕組み
9.7 この仕組みはなぜうまくいくのか／9.8 順序の重要性
9.9 トランザクション履歴の完全性
9.10 次のステップ／9.11 まとめ
Step10 データのハッシュ化／10.1 皮膚紋理という比喩
10.2 目標：トランザクションデータの識別／10.3 ハッシュ関数の特性
10.4 実際に試してみる
10.5 データハッシュ化のパターン
10.6 次のステップ／10.7 まとめ
Step11 ハッシュ化の使用パターン／11.1 データを比較する
11.2 データの変化を検知する
11.3 変化に敏感な方法でデータを参照する
11.4 変化に敏感な方法でデータを格納する
11.5 時間のかかる計算を行わせる
11.6 ブロックチェーンでのハッシュの使用法／11.7 次のステップ
11.8 まとめ
Step12 ユーザーアカウントの識別と保護／12.1 メールボックスという比喩
12.2 目標：資産へのアクセス／12.3 アカウントの課題
12.4 アカウントの考え方／12.5 暗号学について
12.6 現実世界での非対称鍵暗号
12.7 ブロックチェーンでの非対称鍵暗号
12.8 次のステップ／12.9 まとめ
Step13 トランザクションの承認／13.1 手書きの署名という比喩
13.2 目標：資産譲渡の可否／13.3 課題：開放性と譲渡制限／13.4 承認の考え方
13.5 デジタル署名について
13.6 ブロックチェーンでのデジタル署名の仕組み
13.7 なぜうまくいくのか
13.8 次のステップ／13.9 まとめ
Step14 トランザクション格納の仕組み／14.1 図書カード目録という比喩
14.2 目標：履歴の整理／14.3 課題：格納のあり方／14.4 考え方：トランザクションデータと図書館
14.5 本をブロックチェーンデータ構造に変換する
14.6 ブロックチェーンデータ構造
14.7 ブロックチェーンデータ構造にトランザクションを格納する
14.8 次のステップ／14.9 まとめ
Step15 データの追加と変更の仕組み／15.1 編み物という比喩
15.2 新しいトランザクションを追加する
15.3 変更を検知する
15.4 データを正しい順序で変更する
15.5 意図的な変更と意図しない変更
15.6 次のステップ／15.7 まとめ
Step16 追加専用のデータストアにする／6.1 「偽りの家系」の比喩
16.2 目標：信頼できるデータ／16.3 課題：データの保護／16.4 考え方：公開と保護
16.5 不変性について／16.6 全体的な仕組み
16.7 仕組みの詳細
16.8 なぜうまくいくのか
16.9 ブロックチェーンデータ構造の改ざんのコスト
16.10 現実のイミュータブルなデータストア
16.11 次のステップ／16.12 まとめ
Step17 データストア分散の仕組み／17.1 「社内の情報共有」という比喩
17.2 目標：各コンピュータによる管理／17.3 課題：情報の伝播
17.4 考え方：社内グループでの会話
17.5 全体的な仕組み
17.6 仕組みの詳細
17.7 なぜうまくいくのか／17.8 次のステップ
17.9 まとめ
Step18 トランザクションの検証と追加／18.1 報酬と査定の比喩
18.2 目標：追加と完全性の両立／18.3 課題：有効なトランザクションだけの追加
18.4 考え方：監視と報酬／18.5 構成要素
18.6 全体的な仕組み
18.7 仕組みの詳細：ルール1～13
18.8 なぜうまくいくのか
18.9 不誠実な振る舞いに対処する
18.10 次のステップ／18.11 まとめ
Step19 トランザクション履歴の選択／19.1 「人が歩いてできる道」の比喩
19.2 目標：1つのトランザクション履歴の維持／19.3 課題：ノードが持つ情報と作業フェーズ
19.4 考え方：履歴を確定するための合意
19.5 仕組み：トランザクション履歴の選択
19.6 チェーンの選択がもたらす影響
19.7 投票方式への脅威
19.8 ハッシュパズルの役割
19.9 なぜうまくいくのか／19.10 次のステップ
19.11 まとめ
Step20 完全性の代価／20.1 「仕事の成果物と報酬」の比喩
20.2 ブロックチェーンでの手数料の役割
20.3 報酬の支払い手段の望ましい特性
20.4 暗号通貨の登場について
20.5 次のステップ／20.6 まとめ
Step21 すべてのピースをつなぎ合わせる／21.1 概念とテクノロジを復習する
21.2 ブロックチェーンとは何か
21.3 ブロックチェーンの目的：アプリケーション層の機能面／21.4 ブロックチェーンの特性：非機能面
21.5 ブロックチェーンの内部機能：実装層の機能面
21.6 抽象性の獲得
21.7 次のステップ
21.8 まとめ
■Stage4 制限とその克服方法
Step22 制限を明らかにする／22.1 課題：制限と克服
22.2 ブロックチェーンの技術的制限
22.3 ブロックチェーンの非技術的制限
22.4 制限を克服する
22.5 次のステップ／22.6 まとめ
Step23 ブロックチェーンを見直す／23.1 「目的の両立」という比喩
23.2 ブロックチェーンの競合する目的
23.3 競合の根本原因
23.4 競合を解決する
23.5 4つの異なるブロックチェーン
23.6 読み取り/書き込みアクセスの制限がもたらす影響
23.7 ブロックチェーンの目的を見直す
23.8 本書での「ブロックチェーン」の意味／23.9 次のステップ／23.10 まとめ
■Stage5 ブロックチェーンの活用とまとめ
Step24 ブロックチェーンを利用する／24.1 収納の比喩
24.2 ブロックチェーンの特性
24.3 一般的な使用パターン
24.4 具体的な使用パターン
24.5 ブロックチェーンアプリを分析する
24.6 次のステップ／24.7 まとめ
Step25 本書のまとめ、そしてその先の向こうへ／25.1 ブロックチェーンの比喩
25.2 今後の発展とブロックチェーンに代わる選択肢
25.3 ブロックチェーンの主要な成果
25.4 欠点として何が考えられるか
25.5 ブロックチェーンの未来
25.6 次のステップ／25.7 まとめ
INDEX
著者・翻訳者プロフィール
奥付

• Daniel Drescher（著者）

  Daniel Drescher（ダニエル・ドレシャー）：金融業界の専門家として複数の銀行で電子セキュリティ取引を担当してきた経験を持つ。最近では、セキュリティ取引におけるオートメーション（自動化）、機械学習、ビッグデータに取り組んでいる。オックスフォード大学でソフトウェアエンジニアリングの修士号、ベルリン工科大学で計量経済学の博士号を取得している。

• 株式会社クイープ（翻訳）

  1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に、『［第2版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』『Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ!』『TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ 60+』などがある（いずれもインプレス発行）。http://www.quipu.co.jp