なぜUber配車サービスは日本で失敗したのか？ | Coral Capital
配車サービスとしてのUber Japanは、なぜ日本市場で立ち上げに失敗したのでしょうか？ 2014年3月にアプリによる配車サービスをスタートしたUberですが、あれから7年。今や東京でUberといえば、フードデリバリーのUber Eatsを指すようになっているのではないでしょうか。 日本でのUber失敗の原因は、いろいろな説明があり得ますが、この問いに対する答えには、今の日本のスタートアップ・エコシステムにおける重要なテーマが潜んでいるのではないかと思います。 「日本では」法律を破ってはいけない 長く日本に住むアメリカ人連続起業家の友人、Tim Romero氏がホストするポッドキャスト「Disrupting Japan」で、かつてこのテーマを扱ったことがあります。日本社会のあり方やUber海外展開失敗の事例国の1つの説明として、ポッドキャストの内容をTim本人が書き起こした記事は、英語圏
楕円曲線暗号のための数学6（GLV法と自己準同型写像）
初めに 今回は、楕円曲線の数学的な性質を用いたスカラー倍算の高速化手法の一つ、GLV法（Gallant-Lambert-Vanstone）を紹介します。 GLV法は小さいマルチスカラー倍算を利用するので、まずそちらから解説しましょう。 マルチスカラー倍算 一般に、楕円曲線の点 P_1, \dots, P_n, 整数 a_1, \dots, a_n が与えられたときに Q=a_1 P_1 + \dots + a_n P_n を求める操作をマルチスカラー倍算 （MSM : multi-scalar multiplication）といいます。 zk-SNARKなどでは大きな n（数千~数万）に対するMSMが現れます。そのアルゴリズムはまたの機会に紹介するとして、ここでは n=2, つまり楕円曲線の点 P_1, P_2 と、整数 x_1, x_2 に対して Q=x_1 P_1 + x_2 P_2
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