本稿では，ブロックチェーン上で自律的に実行されるスマートコントラクトに用いる学習データのプライバシー保護に関する課題と対策について考察する．スマートコントラクトは透明性・改ざん耐性を備える一方，学習データやモデル更新過程が暴露されるリスクを内包する．本研究では，主にPETs (Privacy Enhancing Technologies) の適用可能性について技術整理を行い，それぞれの利点と限界を明らかにする．さらに，既存のプライバシー保護機構をスマートコントラクトに統合する際の設計指針について議論し，今後の研究課題および実用化に向けた展望を示す．