NP問題（エヌピーもんだい）は、コンピュータ科学における計算の複雑さに関する重要な概念の一つです。この「NP」とは「Nondeterministic Polynomial time」の略で、「非決定性多項式時間」と訳されます。ここでいう「非決定性」とは、ある問題を解く際に、複数の選択肢から一つを選ぶプロセスが含まれるという意味です。そして、「多項式時間」とは、問題のサイズに対して解を得るために必要な計算時間が、サイズの多項式関数で表せることを指します。
NP問題の特徴は、その解が与えられた場合に、それが正しいかどうかを多項式時間で検証できる問題のクラスに属するという点です。つまり、解自体は簡単に見つけられないかもしれませんが、いったん解が見つかれば、それが正しい解であるかどうかを効率的にチェックすることができます。
NP問題の中には、その解を見つけることが非常に難しいとされる「NP困難（NP-hard）」な問題があります。これらの問題は、NPに属する他のどの問題よりも解くのが難しいとされ、NP問題の中でも特に注目されています。
さらに、NP問題の中で最も重要なクラスが「NP完全（NP-complete）」です。NP完全な問題とは、NP困難であると同時にNPに属する問題のことを指し、NP問題の中でも特に難しい問題とされています。NP完全な問題の一つを多項式時間で解くアルゴリズムが見つかれば、すべてのNP問題が多項式時間で解けることになります。しかし、そのようなアルゴリズムが存在するかどうかは、現在も解決されていない「P対NP問題」として知られる大きな未解決問題の一つです。
例えば、有名なNP完全問題に「巡回セールスマン問題」があります。これは、セールスマンが複数の都市を巡り、各都市を一度だけ訪れて出発点に戻る最短のルートを見つける問題です。都市の数が増えるにつれて、考えられるルートの数が爆発的に増加し、その中から最短のものを見つけることは非常に困難になります。
NP問題は、暗号資産やブロックチェーン、web3の分野においても重要な役割を果たしています。例えば、ビットコインの基盤技術であるブロックチェーンは、取引の正当性を確認するために「ハッシュ関数」と呼ばれる計算を用います。このハッシュ関数の出力結果から元のデータを見つけ出すことはNP困難な問題であり、これがビットコインのセキュリティの基盤となっています。
また、スマートコントラクトや分散型アプリケーション（DApps）を開発する際にも、NP問題の理解は不可欠です。これらのアプリケーションは、コードの実行結果が正しいことを検証する必要があり、そのためには計算の複雑さを考慮したアルゴリズムの設計が求められます。
NP問題に関する研究は、計算理論だけでなく、実用的なアプリケーションにおいてもその影響を及ぼしており、コンピュータ科学の根幹をなす分野の一つと言えるでしょう。
