yag.xyz

Bellingcat Challenge #96「Corn Conundrum」Writeup

Sun, 20 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #96「Corn Conundrum」

What is the name of the company that uses this van?

解法

バンの側面の文字を手がかりに調べました。一番上のSERVICIO PARTICULAR DE CARGAは企業名に関係ありません。2行目のMolino La Nixtomaleraは検索しても該当する企業が見つからなかったため、変更されていると判断しました。

3行目のMANUEL CABALLERO 21, COL, OBRERA MEXICOは地名と判断し、検索すると「Manuel Caballero 21」という建物が見つかりました。

Google Street Viewで確認すると問題画像のバンが映っており、その側面に正しい企業名であるMolino de Nixtamal Montserratが書かれていました。

Flag

Molino de Nixtamal Montserrat

Bellingcat Challenge #97「Losing Focus」Writeup

Sun, 20 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #97「Losing Focus」

What is the name of the cafe that served this coffee?

解法

画像が粗く、写っているものからは特定できなかったため、EXIFを調べました。

画像のURLはcoffee-30x40.jpgで、画像自体も30×40ピクセルでした。URL内のファイル名をcoffee.jpgに変更すると、元の解像度の写真が現れました。

マグカップから「ane di San Saba」と「1987」が読めたので検索すると、Il Pane di San Sabaとわかりました。

Flag

Il Pane di San Saba

Bellingcat Challenge #98「Lost in Translation」Writeup

Sun, 20 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #98「Lost in Translation」

What is the last word in the original text?

解法

冒頭のartigo 8と本文の先頭を検索すると、Portuguese Administrative Courts Procedure Code（CPTA）関連の文章だとわかりました。「Todos os intervenientes no processo…」と始まる本文は、CPC（民事訴訟法）のArtigo 9.ºでした。

CPTAのArtigo 8.ºの本文で最後の単語を確認すると、verdadeとわかりました。

Flag

verdade

Bellingcat Challenge #50「Larger than you Think」Writeup

Sat, 19 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #50「Larger than you Think」

What is the model of the device from which this section originated?

解法

Googleの逆画像検索では有効な手がかりが見つからず、Yandexを使用すると日本語の記事が見つかりました。

記事中のKh-101 9-Е-2648の写真を見ると、丸みを帯びた形状などから同一と判断しました。元画像はWar & Sanctionsのページにあります。

Flag

Kh-101

Bellingcat Challenge #93「Point of Origin」Writeup

Sat, 19 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #93「Point of Origin」

What is the name of the pictured street (omit вулиця, lane, etc)? From which direction was the munition that caused this crater fired?

解法

奥にある青い屋根が特徴的な建物を逆画像検索すると、Vatican Newsの記事からウクライナのOrikhivにあるとわかりました。Google Mapの航空写真を確認すると、建物はSvyato-Pokrovsʹkyy Khramとわかりました。

左側の細い塔と右側の丸い塔の位置関係から、47.5750, 35.7853付近から北向きに撮影された写真と判断しました。この通りの名前はвулиця Покровська（Pokrovska St）とわかりました。

発射された方向については、クレーター自体よりも周囲に散乱した痕跡に注目しました。痕跡が南側に集中していることから、写真奥の北側から打ち込まれたと判断しました。

Flag

Покровська, North

Bellingcat Challenge #94「In the Ruins」Writeup

Sat, 19 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #94「In the Ruins」

What is the full name of the munition that this is a remnant of?

解法

逆画像検索では有効な手がかりが見つかりませんでした。Open Source Munitions Portalで類似するものを探すと、Air-Delivered Bombの中にJDAM kitを見つけ、Joint Direct Attack Munitionについて知りました。

OSMP901の掲載例が、尾翼や固定具などの形状から最も近いと判断しました。問題文にも「more distant to the explosive filler」とあり、出題意図と一致すると判断しました。

Flag

Joint Direct Attack Munition

Bellingcat Challenge #95「Remnant Recovered」Writeup

Sat, 19 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #95「Remnant Recovered」

Which company manufactured this part and what munition does it belong to? Answer format: Manufacturer, Munition

解法

画像のクレジットを手がかりに検索すると、国連報告書S/2018/193が見つかりました。p.200に同じ画像が掲載されています。報告書から、この部品は「Paveway laser guidance unit」のもので、メーカー識別コード（CAGEコード）は94271とわかりました。これは写真に映っているMFR-94271と同一です。

"CAGE Code 94271"で検索すると、AeroBase GroupのページからLockheed Martinのコードであることがわかりました。

Flag

Lockheed Martin, Paveway

Bellingcat Challenge #71「Iconography of Hate」Writeup

Fri, 18 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #71「Iconography of Hate」

Which of these symbols are commonly used by hate groups? Answer format: 1, 2, 3, 4

解法

far-right symbolsやhate group symbolsなどで検索し、いくつかの資料を確認しました。

Wikipediaの一覧でOdal RuneとTyr Runeを確認し、Facebookの投稿でHagall Runeを確認しました。

Flag

2, 3, 6

Note

後から確認すると、Bellingcat Monitoring Glossaryでも3種類のルーン文字を確認できました。

Bellingcat Challenge #72「Fascist Echoes」Writeup

Fri, 18 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #72「Fascist Echoes」

On what date did the new legislation come into force? And what is the English name of the historic political movement that used this symbol?

解法

Bellingcat Monitoring Glossaryで確認すると、「Cross of the Archangel Michael」のシンボルで、これを使っていた歴史的な政治運動はIron Guardとわかりました。同じページから、事件は2019年のクライストチャーチのテロ事件とわかりました。

new law 2019 Christchurch terror attacksと検索し、Firearms Safety Authorityのページから、新たな法律の施行日は2019年4月12日とわかりました。

Flag

12/04/2019 Iron Guard

Bellingcat Challenge #73「Symbolic Literacy」Writeup

Fri, 18 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #73「Symbolic Literacy」

What is the name of this building?

解法

特徴的な赤い落書きで検索すると、Zagreb.infoの記事からVilla Rebarの落書きだと推測できました。

Google Mapの写真からも、その付近の様子が問題の画像と一致することを確認できました。

Flag

Villa Rebar

Note

最初に見つけた記事ではVila Rebarと表記されていましたが、これは不正解で、英語表記のVilla Rebarが正解でした。

Bellingcat Challenge #74「Far-right Fashion」Writeup

Fri, 18 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #74「Far-right Fashion」

What is the name of the symbol used in this logo?

解法

Bellingcat Monitoring Glossaryで確認すると、ロゴに使われているシンボルはfascesとわかりました。

Flag

fasces

Bellingcat Challenge #75「Fixed Narrative」Writeup

Fri, 18 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #75「Fixed Narrative」

Where was this sticker spotted? And what’s the name of the target-like symbol on the sticker? Answer format: city, symbol name

解法

左に写っている建物を逆画像検索すると、BelgradeにあるPalace Albanijaとわかりました。

ステッカーのシンボルはCeltic Crossで、中央にはノルマンディーの旗が描かれています。

Flag

Belgrade, Celtic Cross

Bellingcat Challenge #87「No Climbing」Writeup

Thu, 17 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #87「No Climbing」

What is the alphanumeric code that designates the central object?

解法

逆画像検索をすると、Redditのスレッドから、ATKという会社の「Rocket Garden」という展示であることがわかりました。

Google Street Viewでは写真に写る展示の看板が確認できず、YouTubeで展示を映す動画を探すとこの動画の4:19でTX-500を確認できました。

Flag

TX-500

Bellingcat Challenge #89「Rainbow Vision」Writeup

Thu, 17 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #89「Rainbow Vision」

What is the ICAO type code of this aircraft?

解法

写真の港にある特徴的な桟橋を逆画像検索すると、ChicagoのNavy Pierであることがわかりました。

画像のEXIFから撮影日時が2026/04/18 18:34:30とわかりました。これをシカゴ現地時刻（CDT、UTC-5）としてUTCに換算すると、同日の23:34:30になります。

Flightradar24の過去履歴から検索すると、Boeing 787-9 Dreamlinerから撮られたと推測できます (EXIFが示す時刻ちょうどには該当の航空機を見つけられず、何度か失敗しました)。

出典：Flightradar24, 2026年09月17日

ICAOのAircraft Type Designators検索から、787-9 DreamlinerのICAO type codeはB789とわかりました。

出典：ICAO, 2026年09月17日

Flag

B789

Bellingcat Challenge #99「Pixel Perfect」Writeup

Thu, 17 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #99「Pixel Perfect」

From the grounds of which building was this photo taken? Answer format: three English words

解法

逆画像検索をすると、アルバニアのResurrection of Christ Orthodox Cathedralであることがわかり、Google Mapから写真が撮影された付近を探すとHouse of Leaves Museumがありました。

Flag

House of Leaves

Bellingcat Challenge #67「Breaking News」Writeup

Wed, 16 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #67「Breaking News」

What are the two last words of the title of the Al Jazeera article […]

解法

逆画像検索からNepalのKathmandu付近の情報が得られ、さらに探索をして中央の橋の記事が見つかり、写真の撮影位置がBaneshwor Chowk近辺にあることがわかりました。

Google Street Viewで検索すると、27.6885, 85.3340付近と判断しました。

Al Jazeera Baneshwor Chowk 2025で検索すると、この記事の冒頭の写真に、問題画像の撮影地点から南側の建物が映っていることがわかりました。

Flag

mass resignations

Bellingcat Challenge #68「Lost in Translation」Writeup

Wed, 16 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #68「Lost in Translation」

In which city was this audio recorded?

解法

問題ページが読み込む音声ファイルをダウンロードし、Whisperでローカルで文字起こししました。

Language: ru
[0.00–13.26] В последнее время вы сейчас проводите очень активную внешнеполитическую деятельность.
[13.84–17.02] Я подумал, что лучше всего, чтобы встретиться с вами не в Пеньяне здесь,
[17.42–19.56] потому что вы можете немного отдохнуть здесь.
[20.20–23.42] И еще вы являетесь первым иностранным гостем для нашего города,
[23.60–26.30] и мне очень приятно, что здесь мы встречаемся с вами.
[26.30–27.24] Первым был посол.
[27.24–29.24] Я очень рад.

文字起こし結果から、ロシア語で「平壌ではなくここで会う」「最初は大使だった」という内容が読み取れました

Bellingcat Challenge #61「White Wash」Writeup

Tue, 15 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #61「White Wash」

What is the name of the quarter in which this building is located?

解法

ブラウザで3Dモデルを操作していると看板を見つけましたが、拡大に限度があったのでGLBファイルをダウンロードし、拡大して読み解くと、Alter Bahnhof Sternschanzeとわかりました。

Alter Bahnhofは古い駅舎を意味し、Sternschanzeが地名であることがわかりました。

Flag

Sternschanze

Bellingcat Challenge #62「Instant Exposure」Writeup

Tue, 15 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #62「Instant Exposure」

As of October 2025, what business is accessed through the nearby gate?

解法

逆画像検索をすると、Instagramの投稿からHamburgにあることがわかりました。Hamburg photomat pinkなどで検索すると、場所の記載のある写真が見つかりました。

Google Street Viewで近隣を探すと、53.5642, 9.9754付近で該当するフォトブースを見つけました。

地図でフェンスの先にある建物を確認すると、Schrødingers Hamburgというカルチャーセンターだとわかりました。

Flag

Schrødingers

Bellingcat Challenge #63「Patina Pattern」Writeup

Tue, 15 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #63「Patina Pattern」

What is the sculptor’s name?

解法

逆画像検索をすると、Wikimedia Commonsの画像が見つかります。

Flag

Joachim Schmettau

Bellingcat Challenge #58「Frozen Assets」Writeup

Mon, 14 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #58「Frozen Assets」

What is the vessel’s registration number with the Russian Maritime Register of Shipping?

解法

衛星画像を逆画像検索すると、中央に映る橋はロシアのVladivostokにあるRussky Bridgeだとわかりました。

Global Fishing Watchで2024年10月5日のデータを確認し、問題文にある制裁対象という情報と照らし合わせると、Hunter Star（IMO:9830769）が該当しました。VesselFinderではBRIGHTという名称で掲載されています。

Russian Maritime Register of Shippingの検索ページからIMO番号9830769で検索すると、RS Noが記載された該当ページが見つかりました。

Flag

161132

Bellingcat Challenge #59「Cable Conundrum」Writeup

Mon, 14 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #59「Cable Conundrum」

Can you identify the vessel and research its technical specifications? What is the vessel’s minimum draft in meters?

解法

画像の文字をOCRするとرأس لفانと読め、カタールのRas Laffanであることがわかりました。

画像内にGFW（Global Fishing Watch）がソースとして表示されていたので、GFWで2025年7月25〜29日を表示し、該当付近の船舶をいくつか確認しました。

Posh Endeavour（IMO:9722209）が最も近いと判断しました。

POSH ENDEAVOUR minimum draftで検索して、POSH Endurance / POSH Endeavourの仕様書（SlideShare）でminimum draft（最小喫水）が4.6mであることを確認しました。

出典：Global Fishing Watch, 2026年09月14日

Flag

4.6

Bellingcat Challenge #60「Zombies!」Writeup

Mon, 14 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #60「Zombies!」

What were the deficiency codes that caused the vessel’s detention? (Give the codes in ascending order, with spaces between: 10000 20000 30000 40000)

解法

地図の逆画像検索から、マレー半島のシンガポール付近であることがわかります。

Global Fishing Watchで該当の地域と期間を絞りつつ、Brave Mで船舶検索すると、IMO番号9213301と表示された船舶が見つかりました。

出典：Global Fishing Watch, 2026年09月14日

9213301 detainedで検索すると、Lloyd’s Listの記事から、このIMO番号は2024年に解体されたRadaのものだとわかりました。

deficiency codesなどで検索していると、Tokyo MOUのPSC Databaseから検索可能であることを見つけました。IMO番号で検索すると、該当する船舶情報が出てきます。

Inspectionsの項目は複数ありますが、2023年にdetention（抑留）されているものを選択しました。

出典：Tokyo MOU, 2026年09月14日

Ship deficienciesには8つ列挙されていますが、Ground for detentionがYesのものだけが答えに該当します。

出典：Tokyo MOU, 2026年09月14日

Flag

07105 07116 13101 13105

Bellingcat Challenge #56「Strait Through」Writeup

Sun, 13 Sep 2026 09:00:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #56「Strait Through」

After leaving the Gulf of Oman in 2024, this vessel made a port call in Africa.

What is the UN/LOCODE of the African port?

解法

船舶の画像で逆画像検索すると、Irtysh（IMO:9664976）とわかりました。EUの制裁対象で、ウクライナのWar & Sanctionsにも掲載されています。

DIVER OSINT CTF 2026「buyout」

解法

Zambia 2024 large fraud baseなどで検索するとBBCの記事などが見つかり、Golden Top Support Servicesという企業と、Lusakaの高級住宅地Roma付近に拠点があったことがわかりました。企業名で検索すると、Facebookの投稿から建物の外観や屋根に関する情報が得られました。

DIVER OSINT CTF 2026「yonezu 1」

解法

米津玄師サメで検索すると、乗り物の正式名称はサメライドとわかりました。

検索結果の中に、WHILLのオムニホイールではないかというツイートを見つけました。

タイヤの形状などから、WHILLの製品と判断しました。

Flag

Diver26{WHILL}

DIVER OSINT CTF 2026「kaitai2」Writeup

Thu, 10 Sep 2026 16:44:40 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「kaitai2」

解法

北沢2丁目再開発と検索すると、都市計画道路補助第54号線が対象地域の開発とわかりました。

Wikidataで都市計画道路補助第54号線と検索すると、東京都市計画道路幹線街路補助線街路第54号線の項目が見つかり、IDはQ11525315とわかりました。

Flag

Diver26{Q11525315}

DIVER OSINT CTF 2026「kaitai1」Writeup

Thu, 10 Sep 2026 16:28:35 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「kaitai1」

解法

電柱に「ねこかいたいね」という落書きがありましたが、画像からはそれ以外の情報が得られなかったので、SNSを中心にネット検索して類似写真を探しました。Xの投稿やInstagramの投稿が見つかり、空き地の遠くにある屋上看板が「パチンコミナミ」であることがわかりました。

パチンコミナミの看板を探すと、看板が写ったXの投稿から下北沢のパチンコミナミであることがわかりました。住所は東京都世田谷区北沢2-4-7付近です。

この看板が見える付近をGoogle Mapsで探索すると、35.6626, 139.6684付近であることがわかりました。住所としては世田谷区北沢2丁目です。

世田谷区地番などで検索すると、地番が書かれているPDFの一覧が見つかりました。ここから北沢2丁目の地図040.pdfを開いて確認しました。

おおよその目安を付けつつ、建物の区分けや画像を照らし合わせて、地番を959-23と特定しました。

出典：Google Map / 東京都主税局の地籍図（040.pdf）, 2026年09月10日

Flag

Diver26{959-23}

DIVER OSINT CTF 2026「evacuation」Writeup

Thu, 10 Sep 2026 15:12:46 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「evacuation」

解法

与えられた記事にアクセスし、Chrome Developer Toolsから該当写真の情報を確認しました。キャプションにはVanDenBerg, a district operations manager with WPX Energy, speaks on Thursday to families who evacuated their homes after a fire at an oil production site broke out.とあり、責任者が住民に対して説明している光景だとわかりました。

画像を探すためにWayback Machineなどを試しましたが見つからず、同様の事件を扱っている別の記事を探しました。記事タイトルをそのまま使って画像検索すると、Googleの検索結果に写真自体が残っていることがわかりました。Google側の画像ファイル名との対応は確認できませんでしたが、キャプションから問題が指している画像を推測しました。

記事の別のキャプションにはBloomfield hotelとあり、Nageezi周辺のBloomfieldという街のホテルだとわかりました。Google Mapsでホテルを探すと2件見つかり、そのうちの1件のBest Western Territorial Inn & Suitesの外壁が写真のものと同じでした。

Flag

36.7079, -107.9859周辺

DIVER OSINT CTF 2026「lion」Writeup

Wed, 09 Sep 2026 21:39:29 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「lion」

解法

ライオンの画像で逆画像検索をして手がかりを探すと、withnewsの検証記事が見つかりました。この記事から通りの名前がJORISSEN STとわかり、画像にはNandosという店舗名も見えました。

DIVER OSINT CTF 2026「momo」

解法

画像の機体情報から"peach 太平電業 2026年"で検索すると、特別塗装機がJA823PとJA828Pの2機あることがわかりました。

JA828Pの航空フォトを見てみると、2026年3〜5月は機体の特別塗装がされていないことが確認できます。2026年4月に撮影された写真であれば、JA823Pとなります。

Flag

Diver26{JA823P}

DIVER OSINT CTF 2026「excited」Writeup

Wed, 09 Sep 2026 17:11:21 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「excited」

解法

逆画像検索をすると、2026 FIFA World Cupにて日本のアナウンサーHirochika Nakakukiがインタビューを受けていることがわかりました。試合の開催場所はDallasのAT&T Stadiumであり、両端にある大きな支柱が映っていることから大まかな方向を推定できます。

問題で与えられた動画だけでは有力な情報が得られなかったので探したところ、日本のTV局の動画の12:00あたりに、取材前後の様子が撮影されていました。スタジアム付近の衛星画像を元に駐車場を探索し、Globe Life Field Lot Aの北側のゲート付近であることがわかりました。

Flag

32.7481, -97.0860付近

出典：Google Map, 2026年09月09日

DIVER OSINT CTF 2026「arcade」Writeup

Wed, 09 Sep 2026 16:19:00 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「arcade」

解法

窓の外のオブジェで逆画像検索をかけると、遠百信義A13の記事から建物が特定できます。ただし店舗の情報だけでは、写真の位置に関する情報やゲームセンターがあることがわかりません。

そこでゲームの筐体で逆画像検索すると、秘密的偶像公主であることがわかりました。店舗リストがあるので調べると、遠百信義A13の「FUNBOX：信義遠東」に置かれていることが確認できました。

Flag

25.0368, 121.5679付近

DIVER OSINT CTF 2026「8pm」Writeup

Wed, 09 Sep 2026 16:00:23 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「8pm」

解法

"Korean Central Television archive july 2 2026"で検索すると、2026年7月2日の朝鮮中央テレビのニュース動画が見つかりました。

0:56あたりの字幕にOCRをかけると위대한 령도 불멸의 업적 평양중등학원에서となり、翻訳すると平壌中等学院と出てきます。Wikimapiaの平壌中等学院で確認すると、校舎が一致しました。

OSMで確認すると、Way番号は1137349515とわかりました。

Flag

Diver26{1137349515}

Bellingcat Challenge #47「Small but Deadly」Writeup

Wed, 09 Sep 2026 09:58:09 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #47「Small but Deadly」

What is the most likely model number of these three objects?

解法

逆画像検索をすると、Wikipediaに掲載された写真から、これがcluster munitions（クラスター弾）のsubmunition（子弾）であることがわかりました。

候補には9N210と9N235がありましたが、“The 9N235 is externally identical to the 9N210.”とあります。両方入力したところ、9N235で正解になりました（本当は判別する方法があったのかもしれません）。

Flag

9N235

Note

後で確認すると、画像に映っているラベルに9Н235と書かれているので、9N235であることがわかります。

また、Object Detectionで9N235/9N210を検出するモデルを公開しているVFRAMEの記事を見つけました。今回はモデルを動かせませんでしたが、3Dモデルを学習データの作成に利用するなど興味深い事例でした。

Bellingcat Challenge #46「Failed to Detonate」Writeup

Wed, 09 Sep 2026 09:42:47 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #46「Failed to Detonate」

What is this item? (In your answer include the model and the category of the ordnance i.e. Class H Mortar)

解法

部品に書いてある无榴で検索しても有効な情報は得られませんでしたが、逆画像検索からこれがfuze（信管）であることがわかりました。

似た形状の写真などから画像検索を辿っていくと、CAT-UXOのType 1 PD Fuzeのページを発見しました。无榴の刻印があり、形状も類似しています。

Type-1 Fuzeで答えましたが不正解でした。幾つか試す中で、Type 1 Fuzeで正解になりました。

Flag

Type 1 Fuze

Bellingcat Challenge #106「Shifting Sands」Writeup

Wed, 09 Sep 2026 00:11:49 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #106「Shifting Sands」

What is the name of the complex built here?

解法

砂漠に大きな建造物ということで、まずThe Lineかと思いましたが、地図を見ると違いました。

"complex desert from 2013"などで検索しても有力な情報は得られませんでした。問題文の“ancient and new”や衛星画像の砂漠の状態からエジプトであると推定して検索すると、The Octagonが見つかります。

WikipediaのState Strategic Command Centerの記事にある座標29°56′16.5″N 31°39′14.1″EをもとにGoogle Earthの2013年を見ると、問題と同様の衛星画像が見つかりました。

Flag

The Octagon

出典：Google Earth, 2026年09月09日

Bellingcat Challenge #107「Internal Displacement」Writeup

Tue, 08 Sep 2026 23:52:32 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #107「Internal Displacement」

What is the date of the earliest image of the encampment in Google Earth? Answer format DD/MM/YYYY.

解法

"Syrian Civil War tent city into border town"などで検索すると、Atmehが見つかります。Channel 4 Newsの動画には以下の説明があります。

More than three million people fled from towns in Syria and moved to places like Atme. Over time the tents for the displaced became cement houses and have now transformed into cities.

Google EarthのHistorical Imageryで確認すると、2012年11月4日時点でテントのような白い構造物が写っています。

Flag

04/11/2012

Bellingcat Challenge #108「Polderdash!」Writeup

Tue, 08 Sep 2026 23:46:47 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #108「Polderdash!」

What is the identifier of this highlighted polygon?

解法

長細い農地らしきもの以外に手がかりがないため、long and thin farm satellite imageryなどで検索しました。NASAの記事が見つかり、Polandを調べましたが、該当する場所は見つかりませんでした。

タイトルのPolderdash!からpolder（干拓地）を手がかりに、"Polder long and thin farm satellite imagery"などで調べると、Waterlandの干拓地を写した航空写真が見つかり、オランダにも同様の景色があることがわかります。

あとはGoogle Mapsでひたすら探しました。問題画像のような長細くかつ規則的な箇所はあまり多くないため、引きで探して、最終的に写真右側に映っているStolwijkを見つけました。

Google Mapsではidentifierがわからなかったため、問題にあったGoogle Earthの機能でAdd Data LayerからIdentifierを検索してPostal codesを表示しました。問題画像と同一の区画が出てきたので、その郵便番号である2821 NVを解答しました。

Flag

2821 NV

出典：Google Earth, 2026年09月08日

Bellingcat Challenge #109「Mapped Out」Writeup

Tue, 08 Sep 2026 19:36:37 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #109「Mapped Out」

What is the sum of numbers marked in the outlined area?

解法

衛星画像がダウングレードされた話は直近のイラン戦争での動きだと知っていたため、中東の空港だと判断しました。また、OpenStreetMapではMilitary areaが問題画像のように描画されることを知っていたため、軍事施設だと判断しました。

画像の滑走路に12L/30Rの表記があるので、"middle east air force base 12L 30R"で検索しました。検索結果からWikimedia Commonsの進入図やGPTKBのAli Al Salem Air Baseのページが見つかり、Ali Al Salem Air Baseと判断しました。

Google MapsやGoogle Earthでは画像がダウングレードされているため、Yandex Mapsの航空写真で確認したところ、ヘリパッドに数字が書かれていることがわかりました。

囲まれた範囲の数字を足すと、1 + 2 + 4 + 5 + 8 + 12 = 32になります。

Flag

32

Note

当初サイトでは32が不正解となり、31が受理されていました。12に見える箇所を11と読む可能性を考慮した結果正解でした。

Discordで確認したところ、別の参加者からもサイトの正解値が誤っているとの返信がありました。現在は32に修正されています。

協力してくれたplaytrixとGalenに感謝します。

出典：Yandex Maps, 2026年09月07日

Bellingcat Challenge #110「Shadow Play」Writeup

Tue, 08 Sep 2026 19:09:28 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #110「Shadow Play」

What is the name of the city visible in this SAR image?

解法

画像を見ると街の縁に崖のようなものが見えるため、"city on the criff"で検索すると、Top 20+ Amazing Cliff-Side Towns in the Worldなどの崖の町リストが見つかりました。

候補を幾つかGoogle Mapsで確認した中で、Ronda, Spainが街の構造的に一致しました。

Flag

Ronda

Bellingcat Challenge #39「Mummy's Little Helper」Writeup

Tue, 08 Sep 2026 17:21:55 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #39「Mummy’s Little Helper」

Which auction house hosted the sale, and who was the ushabti made to serve?

解法

"auction 2013 937.50 Ushabti"で検索すると、Bonhamsのオークションページが見つかりました。

ページにはAn Egyptian turquoise glazed composition shabti for Sematauiと記載されています。オークションハウスはBonhams、ウシャブティが仕える人物はSematauiです。

Flag

Nearly two years after Bellingcat registered their organisation in The Netherlands, the group released a document outlining their plans for the future.

The author of this document also published several articles on the Bellingcat website.

Your task is to find the article they published closest to when the document was created, and provide its last word (answer format: word).

解法

BellingcatのGeneral Informationによると、Stichting Bellingcatがオランダで登録されたのは2018年です。問題文の「約2年後」から、2020年の公式ドキュメントを探しました。

General Informationを確認したり、site:bellingcat.com filetype:pdf after:2020-01-01 before:2021-12-31などで検索したりしましたが、対象のドキュメントは見つけられませんでした。General InformationにあるPolicy Planが問題文の「将来の計画」に最も近そうなので、過去のPDFに対象を絞りました。

Bellingcat Challenge #35「Toolkit Tracing」Writeup

Mon, 07 Sep 2026 13:26:44 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #35「Toolkit Tracing」

On September 2024, Bellingcat announced the new Online Investigations Toolkit, now hosted on GitHub.

Over the years, the toolkit has taken many forms starting as a Google Doc, later a Google Sheet, and even circulated as a PDF.

In 2020, the “Guides & Handbooks” section included a link to a document that is no longer accessible, though it can still be found online.

Your task is to identify the type of hazard listed at the top of the table on page 39 within that document (answer format: Word).

Bellingcat Challenge #33「Creating Community」Writeup

Mon, 07 Sep 2026 09:14:36 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #33「Creating Community」

In May 2020, Bellingcat created its Discord server. The announcement, seen above, was posted later that same day.

Your task is to determine how many minutes passed between the server’s creation and the official annoucement on Twitter (answer format: 87).

解法

Discordサーバーの作成時刻を調べるため、"discord server start date"などと検索し、Discordの設定を変更してBellingcatサーバーのIDを取得すると709752884257882135でした。このIDを変換すると、サーバーは2020年5月12日22:04:34（JST）に作成されたことがわかります。

Xで公式告知を検索すると、Bellingcatの投稿が見つかりました。投稿日時は2020年5月12日23:12（JST）です。

22:04から23:12までの時間差は68分です。

Flag

68

Bellingcat Challenge #32「Training Time」Writeup

Sun, 06 Sep 2026 21:52:28 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #32「Training Time」

Following the creation of Bellingcat in 2014, the first few years were focused on publishing investigations, and running training sessions.

In December 2017, Christiaan Triebert hosted a workshop as a representative of Bellingcat. The image above shows Christiaan at that event. Your task is to identify the name of the room seen in the photo (answer format: The Name Of The Room).

解法

2017年12月にChristiaan Triebertが参加したワークショップを探すと、KABK Graphic DesignとARIJ17が見つかりました。本人の投稿から#ARIJ17をたどると、問題画像と壁やカーペットが同じ部屋を写したARIJ Networkの投稿が見つかります。

Bellingcat Challenge #31「Fresh Faced」Writeup

Sun, 06 Sep 2026 21:04:14 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #31「Fresh Faced」

The story of Bellingcat starts with its founder, Eliot Higgins.

In 2013, numerous media outlets reached out to him to learn more about his groundbreaking discoveries. Some featured him in print, others published articles online, and a few produced and aired video reports.

The image above shows a screenshot from a newspaper article. That interview was also recorded. Your task is to find footage of this interview on YouTube, and provide the code at the end of the link (answer format: dQw4w9WgXcQ).

Bellingcat Challenge #27「Camouflage」Writeup

Sun, 06 Sep 2026 14:24:42 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #27「Camouflage」

India is home to over half the world’s population of tigers, but these ones living in a zoo could be anywhere in the world.

What is the name of the Tiger in the photo?

解法

トラの顔以外に情報がないため、"tiger zoo"でGoogle画像検索し、顔の特徴が似ているトラを探しました。特に、額にある円形の黒い模様の対に注目します。

London ZooのSumatran tigerが問題画像のトラと似ていたため、"london zoo Sumatran tiger name"で名前を検索しました。ZSL London Zoo names Sumatran tiger cubsによると、母親はGayshaで、3頭の子どもはInca・Zac・Crispinです。

この問題にはsubmission penaltyがなかったため、全頭の名前を試したところ、Crispinが正解でした。

Flag

Crispin

Notes

YouTubeの動画を見ると、ZacとCrispinの顔を確認できます。よく比較するとCrispinだとわかりますが、判別はかなり難しいです。

Bellingcat Challenge #26「Spot the Location」Writeup

Sun, 06 Sep 2026 13:53:29 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #26「Spot the Location」

Did you know the spots on a Giraffe are used to regulate their body heat?

Giraffes can be found all throughout sub-Saharan Africa, but what about this species…

At first ei-ffel for the edit, it drove me in-Seine

In which country were the giraffes in this image most likely photographed?

解法

問題画像ではキリンの背景が合成されているため、キリンだけが写った元画像があると考えました。"giraff wild"でGoogle画像検索すると、Where to See Giraffes on Your Next African Safariに使われている元画像が見つかります。

この画像をGoogle逆画像検索すると、同じ画像を使用しているResor till Zambiaや、BioCarbon PartnersのLuangwa giraffeに関する記事が見つかりました。

Bellingcat Challenge #23「Make the Water Turn Black」Writeup

Sun, 06 Sep 2026 13:14:59 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #23「Make the Water Turn Black」

This image was captured by Landsat 8, and shows a combination of the shortwave infrared bands.

This combination is useful for differentiating between different kinds of vegetation, and monitoring soil health.

But here, it’s highlighting something else… What is the name of this body of water? (omit the descriptor word i.e. ‘Lake’, ‘Reservoir’, etc)

解法

湖の周辺にある四角く区分けされた構造物が特徴的なため、塩湖と塩田であると考えました。

"salt lakes satellite -great"などで検索すると、Sambhar Salt Lakeの衛星画像が見つかりました (greatを除外しないとUtahのGreat Salt Lakeが出てきます)。問題画像と湖の形状や周辺の区画を比較すると、同じ場所だと考えられます。

Bellingcat Challenge #22「Down by the Sea」Writeup

Sat, 05 Sep 2026 22:01:03 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #22「Down by the Sea」

This image was captured by Landsat 8, but uses a ‘band ratio’ instead of the visible light bands.

The band ratio is a way to combine two bands of the electromagnetic spectrum to highlight certain features.

But which features are highlighted? What is the ICAO code of the airport in this image?

解法

問題文にあるBellingcatの記事Seeing More With Satellite Imagery Using Band Combinations, Ratios and Indicesを読みます。

Bellingcat Challenge #21「Take You to the Beach」Writeup

Sat, 05 Sep 2026 21:33:57 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #21「Take You to the Beach」

This image was captured by Landsat 8, a satellite that orbits the Earth every 99 minutes. It captures images in multiple bands of the electromagnetic spectrum. Here, you just see the visible light bands, which are the ones that are most similar to what the human eye sees.

But where was Landsat-8 looking when it captured this image?

What is the name of the archipelago in this image?

Bellingcat Challenge #19「Pet the Cat」Writeup

Sat, 05 Sep 2026 20:35:20 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #19「Pet the Cat」

Hello, cat.

In what town does the cat reside?

解法

問題画像の左上に写っている建物をGoogle逆画像検索すると、ShutterstockのMontenegro, beautiful city landscape, street of Kotorが見つかります。写真の説明から、撮影地はMontenegroのKotorだと推定できます。

もう少し確度を高めるため、撮影場所を特定します。問題画像をさらにGoogle逆画像検索すると、Old Town St Tryphon Apartmentの写真一覧に、問題画像と同じ建物が写っていることがわかります。

写真内の象徴的な建物をGoogle逆画像検索すると、Cathedral of Saint Tryphonだとわかります。大聖堂の左側にある、赤い看板と街灯が付いた建物が問題画像にも写っています。

Google Street Viewから撮影場所を特定し、Kotorであることを確認できました。

Flag

Kotor

DIVER OSINT CTF 2026「F3」Writeup

Sat, 05 Sep 2026 12:53:05 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「F3」

解法

Google画像検索で逆引きしても、有望な手がかりは見つかりませんでした。そこで"竜巻災害博物館"などで検索すると、北九州の博物館に関する読売新聞の記事が見つかりました。記事には正確な施設名が記載されていなかったので"北九州竜巻博物館"で検索すると、北九州市科学館のスペースLABO公式サイトが見つかります。

1階のフロアガイドには「竜巻をカガクする」という展示が掲載されています。展示の写真と説明を問題画像と比較すると、同様のフォーマットであることがわかります。

Google MapsのSpace LABOから位置を確認すると、座標は33.8718, 130.8088付近です。

Flag

33.8718, 130.8088 付近

DIVER OSINT CTF 2026「stable」Writeup

Sat, 05 Sep 2026 08:53:06 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「stable」

解法

問題の文字列をそのまま検索してもwriteupしか出てこないため、先頭部分になにかIDのようなものがあると仮定して、"0x5Ec2bb2D" -writeupのように先頭部分だけで検索していると、PolygonScanのアドレスページが見つかりました。これにより、問題の文字列がPolygon上のアドレスだとわかります。

https://polygonscan.com/address/0x5Ec2bb2D56FC8CC4d05110211EcaBDC8fAe3B128

PolygonScanのToken Transfersを見ると、このアドレスはJPY Coin (JPYC)で取引しています。取引の多くは少額の入金で、過去に数十件の取引がありました。

"JPYC 店舗"などで検索すると、JPYCが使えるお店・場所マップやJPYC-MAP.comが見つかります。JPYC決済利用状況を見ると、利用回数の上位に「千房有楽町ビックカメラ支店」があり、決済規模からここにあたりを付けます。

その店名などで検索すると、実際にJPYC決済を行った記事と動画が見つかりました。動画では2026年4月ごろに1,550 JPYCを支払ったことを確認できます。

PolygonScanで対象アドレスの履歴を確認すると、2026年4月13日03:09:11 UTC（日本時間12:09:11）に対象アドレスへ1,550 JPYCを送ったトランザクションが見つかりました。決済金額と時刻が一致するため、このアドレスは「千房有楽町ビックカメラ支店」の決済用アドレスだと判断できます。

Flag

Diver26{千房有楽町ビックカメラ支店}

DIVER OSINT CTF 2026「druk」Writeup

Fri, 04 Sep 2026 17:35:23 +0900

問題

問題ページ

解法

"Dagana bitcoin"などで検索すると、Forbesの記事が見つかりました。記事にはDaganaのBitcoin採掘所の衛星画像が掲載され、施設は農村部の子供が通うmiddle schoolの近くにあると説明されています。

Google Mapsで"Dagana Bhutan middle school"などと検索しても該当箇所を見つけられなかったため、Dagana周辺のschoolを一つずつ確認しました。その結果、Gesarling Central School付近に採掘施設を発見しました。

施設の座標は26.9101, 89.9166周辺です。

Flag

26.9101, 89.9166

Notes

Forbes記事では、4箇所のマイニング施設が衛星画像から確認されています。その他3箇所は以下の通りです。

Education City跡地: 27.3357, 89.5600
Dochula: 27.4880, 89.7426
Trongsa: 27.397, 90.5542

DIVER OSINT CTF 2026「arctic」Writeup

Fri, 04 Sep 2026 17:08:18 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「arctic」

解法

記事に写っているナンバープレートは2種類あります。Vahan Detailsで調べると、所有者名は次のように表示されます。

DL 1CR 6887: B*****H K***R D***R
DL 4CR 8559: I****A B******S (*****) P**.

同じ事件を扱ったTimes of Indiaの記事には、押収された外交官ナンバー付きの2台は、デリーのBhavesh DugarとIndra Business Private Limitedがそれぞれ所有していると記載されています。Vahan Detailsの結果と照合すると、2台目の車の所有法人はINDIRA BUSINESS (*****) PVT.だと推測できます。

インドの企業はMinistry of Corporate Affairsの企業名検索で調べられます。INDIRA BUSINESSで検索するとINDIRA BUSINESS (INDIA) PRIVATE LIMITEDが見つかり、2台目の車に表示されたマスク済みの所有者名と一致します。この企業のCINはU51909DL2002PTC114202です。

Flag

Diver26{U51909DL2002PTC114202}

Notes

インドのナンバープレート検索サイトは複数あり、ログインや電話番号の入力が必須なものが多くありました。ログイン不要でマスクされていない情報を掲載するサイトがあるのではないかと疑い、調査にかなり時間を要しました。

DIVER OSINT CTF 2026「cooking」Writeup

Fri, 04 Sep 2026 16:45:43 +0900

問題文

DIVER OSINT CTF 2026「cooking」

解法

"ボリス・ジョンソン来日料理"と検索すると、料理教室を運営する経営者のFacebook投稿が見つかります。

Facebookのプロフィールから、対象の企業は京都の「株式会社のぞみ」だとわかります。Google検索で見つかるgBizINFOの企業情報と国税庁法人番号公表サイトから、法人番号は一意に5130001026308だと確認できます。

国税庁の説明によると、13桁の法人番号の先頭1桁はチェックデジットであり、残りの12桁が会社法人等番号です。5130001026308から先頭の5を除いた130001026308が答えとなります。

Flag

Diver26{130001026308}

Bellingcat Challenge #18「Alpine Adventure」Writeup

Fri, 04 Sep 2026 11:04:39 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #18「Alpine Adventure」

Sometimes you just need to escape it all. This mountain lake is a perfect place to relax and enjoy the view.

What is the name of this body of water?

解法

特徴的な山をGoogle逆検索すると、Hallett Peakだとわかります。また、検索結果にあったHallett Peak from Bear Lakeの写真記事から、Bear Lake付近で撮影すると問題画像のような景色になるとわかります。

Google Mapsでも、写っている湖がBear Lakeであることを確認できます。

Flag

Bear Lake

Bellingcat Challenge #17「Hot Stuff」Writeup

Fri, 04 Sep 2026 10:58:39 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #17「Hot Stuff」

Names change! In open source research it’s often useful to find up to date information about the names or designations of people, places and things.

The large number identifying this helicopter has been changed since this photo was taken. Can you find its new number?

As of July 2024, what is the tail number and large number of this helicopter? (Use the format TAILNUMBER-LARGENUMBER, i.e AB-CDE-99)

Bellingcat Challenge #16「Up The Creek」Writeup

Fri, 04 Sep 2026 10:16:59 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #16「Up The Creek」

Gazing out of an airplane window gives you a unique perspective on the world. In this case, it’s a view of a meandering river!

Different aircraft fly at different altitudes, but this small plane was high enough to capture the river’s winding path.

What is the name of the river in the photograph? (don’t include “River” in your answer)

解法

問題画像のEXIFを見ると撮影地点の緯度経度が47.694258, -121.994936であり、この座標をGoogle Mapsで確認すると、写っている河川はSnoqualmie Riverだとわかります。

Bellingcat Challenge #15「On The Metro」Writeup

Fri, 04 Sep 2026 10:03:26 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #15「On The Metro」

Watching the metro go past.

Where is the photographer, what is the line, and where is the train heading?

What is the destination station for this train?

解法

Subway train with red line exterior stripingでGoogle画像検索すると、Subway in PragueとMetro train passing station at high speedが見つかりました。問題画像と同じ特徴を持つ車両が写っているため、Prague Metroと特定できます。

Prague MetroにはA/B/Cの3路線があります。そのいずれかの終点が答えとなるため、画像から路線、駅、進行方向を特定します。

Prague Metro station wallなどとGoogle画像検索しても、象徴的な円形タイルの駅ばかりが表示され、該当する駅を特定できなかったためこの手法は断念しました。

Prague Metro stationでYouTubeを検索すると、Prague Metroの全駅を撮影した再生リストが見つかりました。駅内装を比較すると、撮影場所はHůrka駅だと特定できます。

Hůrka駅は線路脇の片側が窓になっています。問題画像と動画内の窓の位置を比較すると列車の進行方向が定まり、その方向の終点がZličínだとわかります。

Bellingcat Challenge #14「Foul Play」Writeup

Fri, 04 Sep 2026 09:07:46 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #14「Foul Play」

This is what it looks like to be on the receiving end of a foul ball at a baseball game.

Be careful out there! But who is responsible for this hit?

What is the name of the batter?

解法

電光掲示板に31 DELOACHとあるので検索すると、背番号31のZach DeLoachの選手ページが見つかります。したがって、打者はZach DeLoachです。

Flag

Zach DeLoach

Bellingcat Challenge #12「What a Dump!」Writeup

Thu, 03 Sep 2026 10:05:40 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #12「What a Dump!」

Sometimes the most interesting things are found in the most unexpected places…

… but sometimes those places are full of trash.

This dumpster is in an alley somewhere, but where?

Where was the photographer standing when they took this photo? Use latitude and longitude in decimal format with three decimals (12.345, -67.890).

解法

ゴミ箱の形状やWAの張り紙から、撮影地がU.S.であると判断できます。また、howard uという落書きから、Howard UniversityがあるWashington D.C.近隣だと推定しました。

路地裏の景色とWashington D.C.をGoogle画像検索し、Instagramの写真を発見しました。Union Marketの路地裏を確認すると、Goof Troopのgraffitiが見つかりました。

さらに、問題の画像に写る特徴的な建物などをAug 2018の過去のGoogle Street Viewで確認しました。写真家の撮影位置を(何度か間違えながら)調整し、最終的に緯度・経度を38.910, -76.998と特定しました。

Bellingcat Challenge #11「Name that street!」Writeup

Thu, 03 Sep 2026 09:16:21 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #11「Name that street!」

There are plenty of areas to walk in cities around the world, and this street is one of them.

But where is it?

What is the name of this street?

解法

道路脇の標識から、撮影地がドイツであると判断できます。また、写真中央にはJP STOFFEという店名が見えます。

Google MapsでGermany JP Stoffeと検索すると候補が3件ほど見つかりました。それぞれをGoogle Street Viewで確認したところ、問題の写真と一致したのはFrankfurtにあるJP STOFFE - Frankfurtでした。

Google Mapsで店舗前の通りを確認すると、通りの名前はStiftstraßeです。

Flag

Stiftstraße

Bellingcat Challenge #10「Synoptic Code」Writeup

Thu, 03 Sep 2026 09:07:03 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #10「Synoptic Code」

This is a morse code transmission received on the 13th October 2024. The sender is thought to be the Yelnya, a Russian ship operating on the Black Sea.

.-. -.-. …- / -.. . / ..- -.-. - .- ….. / .—- …– .—- —.. .—- / —-. —-. …– ….- ….. / .—- —– …– ….- -…. / ….- .—- -…. —-. —.. / …– ..— ….- —– ….. / .—- —– ..— —.. —– / ….- —– .—- ..— —– / ….. ….- —– —– —– / –… —– ..— —– —– / —.. …– ….. —– —– / ..— ..— ..— ….. ..— / —– —– ..— —.. —– / .—- …– —– .—- ..— / -… - / .- .-. / ..- -.-. - .- ….. / -.

Bellingcat Challenge #9「Clouded Perception」Writeup

Wed, 02 Sep 2026 16:48:22 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #9「Clouded Perception」

This serene lake is a beautiful sight, but something is off: this image has been manipulated.

What should we do if an image is altered, either by hand or with AI?

What is the 6 digit number hidden in the image?

解法

Exifを調べたりGoogle画像検索を試したりしましたが、有効な情報は見つかりませんでした。

そこで、画像フォレンジックで定番のForensicallyを使用してError Level Analysisを開くと、画像上空に数字らしきものがぼんやりと見えました。JPEG Qualityを73、Magnifier EnhancementをAuto Contrastに調整すると、428309と読み取れました。

Flag

428309

Bellingcat Challenge #1「A Sticky Situation」Writeup

Wed, 02 Sep 2026 09:43:00 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #1「A Sticky Situation」

In August of 2022, Bellingcat’s Foeke Postma found himself looking over this beautiful view, complete with a Bellingcat sticker!

But where was this enviable mountaineering adventure taking place?

What is the name of the mountain on which Foeke was standing?

解法

貼られているステッカーをGoogle画像検索すると、AustriaのLinzにあるボルダリングジムDer Steinbockのロゴ、Zillertalの文字、Tyrol, Austriaのブラスバンドのロゴが確認できました。

写真奥には湖が見えます。Google MapsでTyrolやZillertal付近を調べると、Achen Lakeとその南方が写真の風景に近いと推測できます。

Google Earthの3D Viewで周辺の山並みを確認すると、写真と一致する位置を特定できました。

出典：Google Earth, 2026年09月02日

Google Mapsからは山の名称が分からなかったため、"austria mountain name map"などで検索しました。"Austria mountains map"と照合した結果、山はWiedersberger Hornだと確認できました。

Bellingcat Challenge #7「Operation Fleet Finder」Writeup

Wed, 02 Sep 2026 08:53:34 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #7「Operation Fleet Finder」

Here are a handful of naval ships moored together, but grey is the only colour in sight.

They all look the same! Can you help identify them?

What is the MMSI number for the left-most ship?

解法

画像をGoogle画像検索にかけると、写っている艦船はニミッツ級航空母艦だと分かります。画像中央の艦には69と描かれているため、USS Dwight D. Eisenhowerと特定できます。

Wikipediaの艦船リストと左端の艦を比較すると、艦橋の構造が最も近いのはUSS George H. W. Bushでした。特にメインマストの後ろにある小さいレーダー部分の構造が一致します。

同艦のWikipedia記事から、MMSIは369970663と分かります。

Flag

369970663

Bellingcat Challenge #5「Lost in the Fog」Writeup

Wed, 02 Sep 2026 08:53:33 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #5「Lost in the Fog」

For this photo Nick was stood in a field shrouded in a thick fog. At least it looks like there’s an airport nearby.

But what airport is it? It’s not complex if you know how to look!

What is the ICAO code for the airport?

解法

一見すると何の情報も得られない画像ですが、Exifを確認するとGPS情報が残っており、51.1703, -4.6667で撮影されたことが分かります。

Google Mapsでこの座標を検索すると、撮影地点はイギリスのLundy Islandでした。"Lundy island airport icao"で検索すると、Lundy Island AirfieldのICAOコードはEGZVと分かります。

Flag

EGZV

Bellingcat Challenge #4「The Rider's View」Writeup

Wed, 02 Sep 2026 08:53:32 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #4「The Rider’s View」

This street scene was captured by Giancarlo, but perhaps he left out an historic detail.

What nearby monument can the rider see from their vantage point?

The monument is to a person, what is their name?

解法

画像には場所を直接特定できる情報がなかったため、写っているいくつかのビルをGoogle画像検索で調べました。右端にある色が特徴的なビルからAirbnbの掲載ページが見つかり、撮影地点がColombiaのBogotáであることが分かりました。

Google Mapsで周辺を確認すると、riderの視線の先にはParque de los Hippiesがあります。

"Parque de los Hippies monument"で検索すると、Julio Flórezの記念碑があることが分かりました。Wikimedia Commonsの胸像写真からも確認できます。

Flag

Julio Flórez

Bellingcat Challenge #2「Flamin-Go Find It!」Writeup

Wed, 02 Sep 2026 08:53:31 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #2「Flamin-Go Find It!」

When Kolina was out and about she snapped this shot of some friendly flamingos.

These wading birds are known for their long legs and bright pink plumage, and can be found all around the world. Can you wade through this challenge to find them?

What is the name of the area in which you’d find these flamingos?

解法

問題文に登場するKolinaの居住地を調べると、LinkedInプロフィールから、2020年7月よりWashington州Seattleに住んでいることが分かりました。

Seattleに候補を絞り、"seattle flamingo zoo"で検索して画像を見ると、Woodland Park Zooのフラミンゴ飼育エリアが見つかりました。木の柵が写る写真とフェンスや池の縁が写る写真を問題画像と比較すると、それぞれの特徴が一致します。

Bellingcat Challenge #6「Fully Stocked」Writeup

Wed, 02 Sep 2026 05:26:55 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #6「Fully Stocked」

Container vessels are a common sight in ports around the world, but this one is particularly well-stocked.

They’re a vital part of the global supply chain, but where is this one moored?

In which city would you find this port?

解法

写真中央にある橋をGoogle画像検索にかけたところ、HamburgにあるKöhlbrand Bridgeだとわかります。

Google MapsでKöhlbrand Bridge周辺において写真と同じように両岸へコンテナクレーンが並ぶような箇所を探すと、撮影地点はWaltershofer Hafenであると特定できました。

Flag

Hamburg

Bellingcat Challenge #3「Pulling Focus」Writeup

Tue, 01 Sep 2026 20:37:40 +0900

問題文

Bellingcat Challenge #3「Pulling Focus」

When Aiganysh was travelling by car, she took this photograph of a building. Despite her best efforts, the building came out a little blurry.

Can you figure out what the building is used for?

What is the function of this building?

解法

写真中央にある看板をGoogle画像検索にかけたところ、AIモードの回答から文字列がКАЗАН-КУЙГАН АЙЫЛЫとわかり、キルギスのKazan-Kuyganであるとわかります。写真中央に写るボラードも、Plonk ItのKyrgyzstanガイドに掲載されているキルギスの特徴と一致します。

次にGoogle MapsでKazan-Kuyganを検索し、町の中央を南北に走るA365幹線道路のGoogle Street Viewを確認しました。写真に写っているものと同じようにA365から脇道が伸びる場所をいくつか調べると、撮影地点は以下であることが分かりました。

最後に、特定した地点にある建物の施設情報を確認すると、Библиотека/Libraryと登録されていました。

Flag

Library

AlphaEarth Satellite Embeddingsを使った土地被覆の時系列変化検知

Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 +0900

概要

前回の記事では、AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings（AEF）を使った近似最近傍探索による構造物検索を検証しました。

AlphaEarth Satellite Embeddingsで似た場所を探す：構造物の特徴をどこまで捉えられるか

Google DeepMindのAlphaEarth Satellite Embeddingsを用いた近似最近傍探索による構造物検出の検証。

https://yag.xyz/post/alphaearth-embedding-structure-search/

Satellite Embeddingsは、Sentinel-2やLandsatの光学画像を入力とし、USDA Cropland Data Layerなどの土地被覆分類データを学習ターゲットとして訓練されたモデルから生成されています。こうして作成されたSatellite Embeddingsは、2017年から毎年データが更新されています。このため、同一地点の異なる年のembeddingsを比較することで、その場所の土地被覆がどの程度変化したかを定量的に評価できます。建設工事による大規模な造成、農地の転用、太陽光発電所の新設といった変化があった場所では、年をまたいだembeddingsに変化が生じるはずです。

今回はこの性質を利用して、北海道全域で2024年と2025年の間に起きた土地被覆の変化を検知する仕組みを実装してみました。

衛星画像からの変化検知

衛星画像からの変化検出（Change Detection）は、任意の地点の異なる時期の衛星データを比較することで、地表面の変化を識別する技術です。

変化検出の2つのアプローチ

変化検出のアプローチは大きく2つに分かれます。1つ目は、可視光/マルチスペクトル画像をそのまま使う方法で、ピクセル値の差分や植生指数（NDVI等）の比較、ディープラーニングによる変化マスク予測などがあります。物理量に基づくため解釈性が高い一方で、大気条件や太陽高度角、雲、季節の植生サイクルといった撮像条件の違いが偽変化として検出されやすいという課題があります。2つ目は、基盤モデル等で画像をembeddingに圧縮してから比較する方法です。同一地点の異なる時期のembeddingを取得し、コサイン類似度等の距離メトリクスで変化の大きさを定量化します。撮像条件のノイズに対してロバストなセマンティックな変化を捉えられる一方で、「何がどう変わったか」の解釈が困難であり、embeddingの生成モデルの学習特性に結果が大きく依拠します。

Embeddingのコサイン類似度による比較

今回の変化検知では、AEFが提供しているSatellite Embeddingsを用いて2つの時期のembedding間のコサイン類似度を検出に使います。AEFのembeddingsは単位超球面上に制約された単位ベクトルであるため、コサイン類似度はベクトルの内積（ドット積）と一致します。Google Earth Engineの類似度検索チュートリアルでも、embeddingのドット積による類似度比較が紹介されています。

これが年次比較にも使えるのは、AEFのembedding空間が年をまたいで一貫しているためです。データカタログには以下のように記載されています。

The embedding space is consistent across years, and embeddings from different years can be used for condition change detection by considering the dot product or angle between two embedding vectors.

2024年と2025年のembeddingsが同じベクトル空間上に配置されているからこそ、年をまたいだ内積の比較が意味を持ちます。

ちなみに、embeddingベースの変化検知ではコサイン距離以外にユークリッド距離やKLダイバージェンスなども使われます。RaVÆn（Ruzicka et al., Nature Scientific Reports 2022）は、VAEベースの128次元embeddingに対してこれらのメトリクスを比較し、コサイン距離が最も高い検出性能を示すことが報告されています。

方法

変化スコアの定義

コサイン類似度を使って、任意の地点の変化スコアを定義しています。

Claude CodeにProxmoxの仮想化基盤の管理をさせる

Sun, 22 Mar 2026 12:00:00 +0900

自作PCとサーバ管理

私の自作PCにはProxmoxの仮想化基盤を入れていて、用途に応じて複数のVMを動かしています。たまにPCゲームをするときのためにWindowsが入っていたり、KaggleなどのデータコンペではGPUをパススルーしたUbuntu VMを使ったりと、それなりに複雑な構成になっています。

ただ、こういった仮想化環境の管理は私のようなソフトウェアレイヤーで生きている人間からすると、正直なところ苦手な分野です。Proxmoxの王道的な使い方に則った部分はすんなり使えるものの、少し複雑なことをしようとしたりすると躓いたり、ハードウェア周りの設定などは毎回苦労していました。

しかし、Claude Codeが出てきてからはProxmoxのサーバ管理をほぼ一任するようになりました。例えば以下のようなSSDの障害調査を一任できています。

この記事では、Claude CodeによるProxmox管理のセットアップと実際の運用事例について簡単に紹介します。

セットアップ

やることは単純で、Proxmoxのホスト環境にClaude Codeをインストールするだけです。ProxmoxのベースOSはDebianなので、通常のLinux環境と同様にClaude Codeを導入できます。基本的な設定は普段の開発と変わりませんが、VM等への破壊的な変更などが出来うる状態なので、一定は人間がコマンドを適宜確認するような形での実行が望ましいです。

また、あわせてTailscaleを入れておくと、手元のターミナルからSSHで直接接続できるようになります。ブラウザでProxmoxのWeb UIを開いてShellを立ち上げる手間が省けますし、Claude Codeの操作性もターミナルから直接使うほうがはるかに快適です。

Claude Codeによる様々なタスクの実行

実際にClaude Codeに依頼している作業の例をいくつか挙げます。

VM/LXCの作成: ISOイメージやテンプレートからのVM・コンテナの新規作成。GPUパススルーの設定が絡むと手順が複雑になりますが、VFIOの設定からinitramfsの更新まで一通り対応してくれます。
コア数の変更: VMに割り当てるCPUコア数やメモリの変更。qm setで設定を変えてVMを再起動するだけですが、現在の割り当て状況を確認した上で適切な値を提案してくれます。
ディスク追加対応: 新しいストレージプールの作成やVMへのディスク追加。LVMのthin pool作成からProxmoxへの登録、VMへの割り当てまでの手順を一貫して実行してくれます。
SSD障害対応: SSDのSMART情報を確認してエラーの有無を診断したり、障害の兆候があるディスクからのデータ退避を支援してくれます。nvme smart-logやsmartctlの出力を読み解いて状況を説明してくれるので、判断材料がすぐに揃います。

Proxmoxのホストに入ったClaude Codeは、各種CLIコマンドを通じて仮想環境のほぼすべての操作が可能です。以下は実際に利用しているコマンドの一覧です (これはClaude Codeに過去セッション等をまとめてもらった結果)。

カテゴリ	コマンド	用途
VM管理	`qm create/set/start/stop/status`	VM作成・設定変更・起動停止
	`qm resize/move_disk/importdisk`	ディスク拡張・移動・インポート
	`qm terminal/guest cmd`	コンソール接続・ゲスト操作
LXC管理	`pct create/enter/set`	コンテナ作成・ログイン・設定
Proxmox	`pvesm status/add`	ストレージ管理
	`pveum role add/user add/aclmod`	ユーザー・権限管理
LVM	`pvs/vgs/lvs`	PV/VG/LV状態確認
	`pvcreate/vgcreate/lvcreate`	PV/VG/thin pool作成
	`lvremove/wipefs`	LV削除・ディスク初期化
SSD診断	`nvme smart-log/error-log/self-test`	SMART情報・エラー・診断
	`smartctl -a`	SMART詳細
HW情報	`lspci/lsblk/lscpu/nproc`	GPU・ディスク・CPU確認
GPUパススルー	`modprobe/vfio設定/update-initramfs`	VFIO・nouveau無効化
ディスク操作	`mount/umount/fdisk/kpartx/losetup`	イメージマウント・パーティション確認
ネットワーク	`nmap/arp/ip neigh/curl`	ポートスキャン・接続確認
ゲスト内	`fstrim/growpart/lvextend/resize2fs`	TRIM・パーティション拡張

Claude Codeはこれらのコマンドを状況に応じて組み合わせて実行してくれます。たとえばディスクの追加であれば、LVMの状態確認から始めてストレージの作成、VMへの割り当て、ゲスト内でのパーティション拡張まで一連の流れを通しでやってくれるので、個別のコマンドを覚えておく必要がありません。

衛星画像をテキストで検索する — Vision Language Modelによるアプローチ

Wed, 18 Mar 2026 10:00:00 +0900

概要

前回の記事では、AlphaEarth Satellite Embeddingsを使って「似た構造物を探す」というQuery-by-Example型の検索を試しました。地図上で矩形を選択してそのエリアに類似した場所を近似最近傍探索(ANN)で探すというアプローチのため、「空港を探したい」「ゴルフ場を探したい」といった意図を直接的に表現することはできませんでした。

AlphaEarth Satellite Embeddingsで似た場所を探す：構造物の特徴をどこまで捉えられるか

Google DeepMindのAlphaEarth Satellite Embeddingsを用いた近似最近傍探索による構造物検出の検証。

https://yag.xyz/post/alphaearth-embedding-structure-search/

今回は、自然言語のテキストクエリで衛星画像から直接目的の構造物を検索する仕組みを試してみます。リモートセンシング画像向けにfine-tuningされたVLM（Vision-Language Model）であるRemoteCLIPを使用し、"airport"や"golf course"といったテキストを入力するだけで、それに合致する衛星画像タイルを検索できるようにします。

RemoteCLIPとは

RemoteCLIP（Liu et al., 2024）は、OpenAIのCLIPを約80万組のリモートセンシング画像-テキストペアでfine-tuningしたモデルです。CLIPは画像とテキストを同一のベクトル空間に埋め込むことができるため、衛星画像をタイルに分割してあらかじめembeddingsを生成しておき、検索時にはテキストクエリを同じ空間に埋め込んでANNで類似度検索することで、テキスト→画像の検索が実現できます。

GitHub - ChenDelong1999/RemoteCLIP: 🛰️ Official repository of paper "RemoteCLIP: A Vision Language Foundation Model for Remote Sensing" (IEEE TGRS)

🛰️ Official repository of paper "RemoteCLIP: A Vision Language Foundation Model for Remote Sensing" (IEEE TGRS) - ChenDelong1999/RemoteCLIP

https://github.com/ChenDelong1999/RemoteCLIP

実装

本記事で紹介する実装のソースコードはGitHubで公開しています。

yagays/keenkite

Satellite image natural language search system using VLM embeddings

「中国衛星が10分に1回日本上空を通過」報道を公開データで追証する

Mon, 16 Mar 2026 13:00:00 +0900

概要

2026年3月14日、読売新聞が 「中国衛星が日本上空を１０分に１回通過、自衛隊や米軍基地「監視」…「遥感」軌道を読売解析」 という記事を報じました。それによると、中国の偵察衛星「遥感（ヤオガン）」約160基のうち稼働中の約80基が、日本上空を約10分おきに通過し、横須賀基地周辺では1日約60回もの高頻度で通過しているとのことです。

中国衛星が日本上空を１０分に１回通過、自衛隊や米軍基地「監視」…「遥感」軌道を読売解析

【読売新聞】　中国軍が偵察用に運用していると指摘される人工衛星群が、日本上空を約１０分に１回通過し、自衛隊と米軍の基地周辺の上空では２時間に約１０基が通過するなど、高頻度で周回していることが分かった。日本政府も衛星群の動きを把握して

https://www.yomiuri.co.jp/politics/20260314-GYT1T00442/

この記事内で人工衛星の分析に公開データを用いたとあったので、同じような分析ができるのか私も試してみました。結論としては概ね近い結果が得られたとともにより詳細な状況が見えてきましたので、ソースコードを公開するとともに、具体的な数字の根拠や深堀りをしてみようと思います。

本記事の分析結果を簡単にまとめると、以下の通りです。

読売新聞の報道内容に近い結果が、公開データおよび独自の分析から確認できた
高頻度で通過する衛星の多くはELINT衛星であり、画像の撮像や地表を測定する光学衛星/SAR衛星の頻度はもっと低い
上空の通過という事実から深堀りして衛星のセンサ種別ごとの撮像帯幅や視野角等を考慮した分析をしなければ、具体的な偵察衛星の影響力の評価ができない

ただし、本記事の分析は個人による試みであり、報道の専門家による分析とは手法・精度ともに異なります。分析上の間違いも含まれている可能性があることをご留意ください。また、この記事では軍事的および政治的な解釈は行いません。

今回分析に利用したソースコードは下記レポジトリで公開しています。

yagays/yaogan_tracker

Yaogan satellite pass frequency analysis over Japan

AlphaEarth Satellite Embeddingsで似た場所を探す：構造物の特徴をどこまで捉えられるか

Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 +0900

概要

Google DeepMindが公開したAlphaEarth Foundations Satellite Embeddings（AEF）という衛星画像の基盤モデルがあります。地球上のあらゆる陸地を10m解像度・64次元のベクトル（embeddings）で表現するものです。2017年から年次データがGoogle Earth Engine上で無償公開されており、2025年のデータが2026/3/11に公開されました。

2025年に発表された論文では、土地被覆分類（米国・欧州）、農作物マッピング（カナダ・エチオピア・サブサハラアフリカ）、樹種分布推定、油ヤシプランテーション検出、蒸発散量推定、土地被覆の経年変化検出など15種類のベンチマークで評価されており、既存手法を広く上回る性能が報告されています。

最近は衛星画像周りを色々と調べていて興味深い題材だったので、今回はSatellite Embeddingsを使った検証を行いたいと思います。特に教師なしの文脈で人間も解釈しやすいタスクとして、地上のある程度の大きさを持つ構造物の検出を近似最近傍探索(ANN)により検証してみたいと思います。

AlphaEarth Foundations Satellite Embeddingsとは

AEFはGoogle DeepMindが開発した衛星画像基盤モデルで、10m×10mのピクセルごとに64次元のベクトルを生成します。入力にはSentinel-2（光学）、Landsat 8/9、Sentinel-1（SAR）の3つの衛星データを使い、学習ターゲットにはLiDAR、DEM、気象データ、米国の土地被覆データ（NLCD）や農作物分類データ（CDL）など多様なデータソースが使われています。

Satellite Embeddingsの性質

Satellite embeddingsの重要な性質として、ベクトルが単位球面上に正則化されているため、ベクトル間の内積がそのままコサイン類似度として解釈できます。また線形合成可能性（linear composability）という性質があり、空間的に平均化してもセマンティックな意味が保持されます。つまり、複数ピクセルの平均embeddingsを計算しても、それは「そのエリア全体を代表するembeddings」として意味を持つということです。これらの性質は、自然言語処理におけるword2vecと構造的に似ていますね。word2vecが単語の分布的意味論（distributional semantics）を固定長ベクトルにエンコードしたように、AEFは土地被覆のスペクトル・空間・時間的特性を64次元ベクトルにエンコードしています。いずれもベクトル間の内積が類似度として機能し、加算平均が意味を保存するという性質を共有しています。

詳しくはAEFの論文やGoogle Earth Engineの公式チュートリアルを参照してください。

構造物を学習しているわけではない

AEFは明示的に構造物分類を学習しているわけではなく、衛星画像を主たる入力としています。都市域に関する学習ターゲットとしてはNLCDがありますが、NLCDは都市域を不透水面の割合で4段階に分類するだけで、空港・港・スタジアムといった構造物の区別は含みません。にもかかわらず、embeddingsが衛星画像のみで構造物レベルの意味情報を暗黙的に獲得していることを示す報告がいくつかあります。

Element 84の分析: フィラデルフィア上空で全64次元を個別に可視化したところ、第26次元が空港ピクセルに強く反応することを発見。ボストンやリスボンの空港でも同様のパターンが確認されている
Google EEの穀物サイロ検索: カンザス州の穀物サイロをもとに他の穀物サイロを発見する事例
Google Earthの公式ブログ: “Each 10-meter pixel’s embedding also captures information about the area around that pixel, so that areas that appear very similar when considered in isolation, e.g., the asphalt surfaces of a parking lot or a freeway, will have quite distinct embeddings.“とあるように、例えば同一のアスファルトの道であっても周辺の空間のコンテクストがembeddingsに反映される

こうした報告から、AEFは構造物の分類を直接学んでいないのに、空間パターンとして構造物の特徴をエンコードしている可能性があります。

DEEP DIVEクラファンの衛星画像解析タスクについて勝手に調べて考えてみた

Mon, 23 Feb 2026 12:53:32 +0900

概要

私が初期のクラウドファンディングに参加して以来注目している組織のYouTubeチャンネル「DEEP DIVE Cast」にて、新たなクラウドファンディングの呼びかけとともに解決したい課題について紹介されている動画がありました。

一言で言えば衛星画像にAIを活用したいという話だったのですが、実課題としていろんな要素が含まれていてとても興味深いものでしたので、私なりにこのタスクにどう登るものかと考えてみました。

なお、私自身は機械学習プロジェクト自体は実務経験があるものの、衛星画像の画像処理などの分野には馴染みのない人間です。数日のサーベイ程度の付け焼き刃で書いているので、指摘の抜け漏れや間違いを多分に含んでいる可能性がある点をご容赦ください。

タスクの整理

動画内で触れられている機械学習タスクを、まずは私なりに要約します。

Task 1. 衛星画像からの船舶の領域特定およびカウンティング
- 船舶が複数隻横付けされた"メザシ状態"のものも正確に計測したい
- 既存のAIでは、カウントの間違いや船舶種別の誤りがある (おそらくChatGPTやGeminiなどの生成AI)
- 人間は一定程度正確な領域特定およびカウントが可能である (それだけの衛星画像の分解能はある前提)

この事例はDeepDiveのウェブサイトの「LumoScan ミスチーフ礁に滞在する中国海上民兵船舶」というレポートで詳細に触れられており、時系列で隻数の変化を追跡することで中国のミスチーフ礁および周辺海域の行動を分析しています。そのために長期間にわたり何度も衛星画像からの船舶数のカウンティングをする必要があるようです。

また、それ以外にも一般的な衛星画像からの船舶の種類特定についても触れられていました。

Task 2. 衛星画像からの船舶の種類特定
- 例として中国の原子力潜水艦の093型と094型の区別
- 衛星画像の分解能が低くとも、特徴的な外見を捉えることで専門家は判別可能である

なお、クラウドファンディングのページでは、AI活用の目的が下記のように説明されています。

地政学リスクを把握する上で、衛星画像は不可欠な「眼」です。しかし、現在の分析には、いくつかの大きな課題があります。

・物体検知や判別を人手で行う必要があり、膨大な時間がかかる

・天候や撮影条件によって、重要施設や車両・船舶等の細部が見えにくく、得られる情報に限界がある

・衛星画像・電波データ・AIS（船舶自動識別装置）などが統合されておらず、全体像を俯瞰しづらい

https://camp-fire.jp/projects/914341/ より引用

ただデータ利活用なども入れてしまうとスコープが広くなってしまうため、この記事ではあくまでもいくつかの特定の機械学習タスクに限定します。

Modified Copernicus Sentinel data 2025 を使用。
実際にミスチーフ礁に集まる小型船舶群の様子。Sentinel-2の分解能では、連なった船舶数をカウントするのは私は不可能だった

既存研究

まずはこれらのタスクについて、現状どういった研究事例があり、どのくらいの精度で解かれているのかを、学習/評価データセットをベースに代表例をいくつか見ていきます。

Task 1.1 船舶検出

HRSC2016は、サブメートル級の高分解能衛星画像から構成される船舶検出の標準的なベンチマークデータセットです。1,061枚のアノテーション付き画像に、空母や軍艦、商船など28の細粒度カテゴリの回転矩形（OBB）アノテーションが付与されています。ming71/HRSC2016_SOTAによるリーダーボードでは、評価値であるVOC2007形式のmAP(07)のスコアにおいて90%前後の性能が報告されています。

DOTAは、Google Earth等の複数ソースから収集された分解能0.1m〜数mの大規模衛星画像の物体検知データセットです。船舶に限らず車両や飛行機など15カテゴリ（v1.0）を含み、全体のmAPは75〜81%程度ですが、船舶カテゴリのAPは89%程度と全体平均を大きく上回っています。なお、DOTAのアノテーションにはdifficultフラグ（小さすぎる・遮蔽されている等の理由で判別困難な対象）があり、標準的な評価ではこれらは除外されるため、実際の運用で遭遇するような困難なケースはスコアに反映されていない点には留意が必要です。

LEVIR-Shipは、分解能16mという中解像度の衛星画像（GF-1/GF-6）における小型船舶検出のデータセットです。無償で利用できるSentinel-2（10m）に近い分解能帯であり、現実的なOSINT運用に近い条件といえます。現状のAPは82.4%で、上記の高分解能データセットと比べると精度は劣るものの、小型船というタスク難易度や分解能の制約を考慮すれば一定機能するレベルとは言えそうです (Chen+, 2022)。

これらを総合すると、おおよそ研究事例は豊富にあり、それらを評価するためのパブリックなデータセットも利用可能であることがわかります。

Task 1.2 船舶のカウンティング

船舶のカウンティングに特化したベンチマークとしては、RSOC（Remote Sensing Object Counting）データセットのShipサブセットがあります (Gao+, 2020)。DOTAデータセットから収集された密集港湾の画像で構成されており、1枚あたり平均328隻（最大1,661隻）という非常に高密度な画像が対象です。データセット規模は、学習用97枚テスト用40枚の計137枚と小規模です。

自作AI AgentでClaude CodeのPlan Mode相当を実装する

Mon, 16 Feb 2026 13:31:12 +0900

Claude Codeを効果的に使うためのベストプラクティスとして、Plan Modeで最初に計画を立てることの重要性がよく挙げられます。いきなりコードを書き始めるのではなく、まず何をするかを整理してから実装に進むことで、手戻りを減らし精度の高い成果物を得られるというものです。

このPlan Modeの仕組みを自作のAI Agentにも取り入れたいと感じたので、Claude Agent SDKを使って再現してみました。この記事では、Claude CodeのPlan Modeが内部的に何をしているかを解説し、それを自作AI Agentで再現する実装について紹介します。

Claude CodeのPlan Modeとは

Claude CodeのPlan Modeは、実装に着手する前に計画を立てるフェーズを設けるための仕組みです。ユーザーがPlan Modeを有効にすると、Claudeはコードの読み取りと計画の策定だけを行い、ファイルの編集やコマンドの実行は一切行いません。

これらの実装や内部構造は公式には公開されていませんが、Armin Ronacherの記事 What is Plan Mode? に詳しく書かれています。彼の分析によると、Plan Modeの本質は「カスタムプロンプトとシステムリマインダー」であり、技術的に複雑なことはしていないとのことです。

ここからは、このブログの内容に沿って解説します。内部的には、以下の3つの要素で成り立っています。

要素 1. システムリマインダーによる制約

各ユーザーメッセージにシステムリマインダーが自動的に付加されます。このリマインダーには「Plan mode is active. The user indicated that they do not want you to execute yet — you MUST NOT make any edits」という強い制約が含まれており、「This supercedes any other instructions you have received」と他のすべての指示を上書きすることが明記されています。つまり、仮にユーザーが「このファイルを編集して」と言っても、Plan Mode中はそれが無視されます。

要素 2. 構造化されたワークフロー

4フェーズの段階的なワークフローがプロンプトとして埋め込まれています。

Initial Understanding — コードの読解とユーザーへの質問
Design — 実装アプローチの設計
Review — 計画とユーザー意図との整合性チェック
Final Plan — 計画ファイルへの書き込み

各フェーズでExplore AgentやPlan AgentといったSub Agentを並列起動する指示も含まれており、効率的な情報収集と計画策定が行われます。

複数環境でのClaude Code利用統計をOpenTelemetryで一元管理する

Wed, 04 Feb 2026 09:07:59 +0900

Claude Codeの利用統計の可視化ツールとしてccusageが有名ですが、リモートサーバなど複数の環境で利用している場合では、それぞれの環境ごとにしか集計することができません。私の場合は手元のラップトップに始まり、Kaggleなどのデータコンペ用のGPUサーバやProxmoxで構築した各種開発環境などがいくつもあります。それらを横断してClaude Codeの利用統計を見る必要がありました。

Claude Codeには、標準でOpenTelemetryによるテレメトリ送信機能が実装されています。これを使うことで、自前のサーバにメトリクス・ログを集約し、複数環境の利用統計を一元管理できるようになります。単なる利用コストの確認のみならず、利用モデルの確認などにも使えて、とても便利です。

この記事では、Claude CodeのOpenTelemetryによる利用統計の集約および可視化までの流れを大まかに紹介します。

全体構成

Claude Codeを起点としたログの流れは以下の通りです。

Claude Code → OTLP → OpenTelemetry Collector ─┬─→ VictoriaMetrics ─→ Grafana
                                              └─→ Loki ────────────┘

各環境のClaude CodeからOTLP形式でテレメトリを送信し、自前のサーバでOpenTelemetry Collectorが受信します。メトリクスはVictoriaMetrics、ログはLokiに保存され、Grafanaで可視化する構成になっています。

端末間の通信にはTailscaleを利用しています。そうすることで、ネットワーク設定を気にせずどの環境からでもテレメトリを送信できます。また、特段外部公開しているサーバやクラウドのインスタンスがなくとも、自宅で常時動いているミニPCなどにホストしておくことで簡単に環境構築できるのも嬉しいところです。

設定

Claude Code

~/.claude/settings.jsonのenvセクションで環境変数を設定します。

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY": "1",
    "OTEL_METRICS_EXPORTER": "otlp",
    "OTEL_LOGS_EXPORTER": "otlp",
    "OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL": "grpc",
    "OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT": "http://my-selfhost-server:4317",
    "OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES": "host.name={{ .chezmoi.hostname }}"
  }
}

私は~/.claude/settings.jsonをchezmoi管理下に置いて、テンプレート機能で{{ .chezmoi.hostname }}を使って各環境のホスト名を自動設定しています。これにより、Grafanaダッシュボードでどの環境からのメトリクスかを識別できます。

参考: 監視 - Claude Code Docs

サーバ側

サーバ側はdocker composeで以下の4つのサービスを構成しています。

OpenTelemetry Collector: テレメトリの受信とルーティングを担当
VictoriaMetrics: Prometheus互換の時系列データベース
Loki: Grafana製のログ集約システム
Grafana: 可視化ダッシュボード

当初はPrometheusで構築していましたが、データ容量などの観点で互換性のあるVictoriaMetricsに移行しています。

Grafanaダッシュボード

GrafanaのダッシュボードはColeMurray/claude-code-otelを参考にしています。

pueueによるGPU実験のジョブ管理

Tue, 27 Jan 2026 09:48:37 +0900

KaggleやatmaCupなどのデータコンペにおいて、GPUを使った学習/予測などの実験を効率的に行うには、とにかくGPUを休ませずに働き続けてもらう必要があります。手動で一つずつ実験を投入するのでは、どうしても待ち時間が発生してしまいます。複数の実験を事前にキューに入れておき、前の実験が終わったら自動で次の実験が始まるようにすることで、GPUの稼働率を最大化できます。

ここでは、pueueというジョブ管理ツールによる、ローカル環境で完結するGPUの割当管理の方法について説明します。なお、ここでは単一サーバでのGPU学習を対象にしたものであり、クラウド環境やColab等での複数インスタンスが柔軟に利用できる状況は対象としていません。

pueueについて

pueueはRustで書かれたジョブ管理ツールです。あくまで単一ユーザ向けに単独で動作するよう設計されており、シンプルな機能で軽量に動作するのが特徴です。pueuedというデーモンを動作させておき、ユーザはpueueコマンドでジョブを投入すると、優先度や並列度に応じて自動で実行されます。

Nukesor/pueue

🌠 Manage your shell commands.

Rust 6336 162

pueueの主な特徴は以下の通りです。

Agentic Coding時代のデータ分析コンペの環境構築

Mon, 26 Jan 2026 10:28:44 +0900

久しぶりにデータ分析コンペ(atmacup#23)に出場したのを機に、Agentic Coding時代のコンペの環境構築をしました。コンペ自体の成績はイマイチな結果に終わりましたが、個人的にはAgentic Coding時代の手応えを感じたと同時に課題も見えてきました。

この記事では、このコンペで構築した現在の私の実験環境の事例を紹介します。

Agentとの協業理念

まず分析やコーディングの大半をAgentにまかせる上で目指したのは、以下の3点です。

計画/実行/評価のサイクルを高速に回すための全体構造化と、Agentが迷いなく実行できるようなコマンド/スキル化
Agentの意思決定を支えるドキュメント整備
共通コンポーネントをなるべく排除し実験間の依存性をなくすことで単体での再現性を確保

Agentというものは現時点では「何でも知っているし何でも出来るけれども、人間が言わないと提案してくれないしやってくれない」存在なので、人間による大まかな方針の提示と意思決定、そして意図した挙動へ導くガードレールが必須です。とにかくAgentが最高速度で突っ走ってくれるサポートをします。それが出来ていないならすべて人間のせいです。

また、人間が見る部分と見ない部分の切り分けをはっきりすることが重要です。人間が見る部分というのは、実験の設計や結果などの抽象的な情報、見ない部分というのは実験コードや設定情報など具体的な情報です。コードを人間が確認するというのは、いわばマイクロマネジメント。そうしたくなる気持ちをぐっと抑えて、必要に応じてAgentに「この実験のパラメータって何？その根拠は？」といった投げかけにとどめて、人間はもう少し全体の流れをコントロールすべきだと感じています。Agentが間違っていたらどうするんだと思われるかもしれませんが、私が手で実装したり目grepで設定ファイルを探し出すよりは正確です。それよりも、実験の方向性は正しいか、考慮漏れはないか、一度に複数の変更を加えて結果の解釈を難しくしていないかなどを気にしたほうがいいという結論に達しました。

ディレクトリ構造

それでは具体的なディレクトリの構造と各要素の詳細を見ていきます。今回のコンペでは、最終的にこのような形に落ち着きました。

  competition_name/
  ├── CLAUDE.md              # Agent用設定ファイル
  ├── .claude/               # Claude Code設定 (command/skill/hookなど)
  ├── experiment_summary.md  # 実験結果一覧・系譜図  
  ├── experiments/           # 実験ディレクトリ
  │   └── expXXX/            # 各実験 (XXXは001からインクリメントする)
  │       ├── config.yaml    # 実験設定
  │       ├── run.py         # 実行スクリプト
  │       ├── result.md      # 実験結果の評価ドキュメント
  │       └── submission.csv # サブミッションファイル
  ├── docs/                  # ドキュメント
  │   ├── official/          # コンペ公式のドキュメント
  │   ├── paper/             # 論文 (doclingから出力)
  │   └── survey/            # 技術サーベイ (Deep Researchの結果)
  ├── data/                  # データセット
  │   ├── raw/               # 配布データ
  │   └── processed/         # 前処理済みデータ
  ├── app/                   # 可視化アプリ
  │   ├── backend/           # FastAPIによるバックエンド実装
  │   └── frontend/          # React/Next.jsによるフロントエンド実装
  ├── src/                   # 共有ユーティリティ (評価関数の実装など)
  ├── scripts/               # 前処理などの実験非依存のスクリプト
  ├── studies/               # 調査・検証用コード置き場
  └── pyproject.toml         # uv設定 (パッケージ管理)

CLAUDE.md, .claude: Claude Code関係

今回のコンペではすべてClaude Codeに依頼する形で分析/実験を行いました。CLAUDE.mdにはコンペ概要と実験構築の方法、コマンドでの実行方法などを記載し、.claude/以下のコマンド/スキルには実験の評価やドキュメント化などの少々複雑なステップを踏む作業を切り出しています。

macOS環境構築メモ(2025/03)

Mon, 17 Mar 2025 20:35:15 +0900

私物のMacBookを新調したので、久しぶりにmacOSの環境設定をしました。

MacBook Air 13inch, M4, 2025
- CPU 10 core / GPU 10 core
- 32GB RAM
- Sky Blue

システム環境設定

一般
- 情報
  - コンピュータ名: 変更
- AirDropとHandoff
  - Airdrop: すべての人
コントロールセンター
- サウンド: メニューバーに常に表示
- バッテリー: 割合(%)を表示
- Spotlight: メニューバーに非表示
- Siri: メニューバーに非表示
デスクトップとDock
- Dock サイズ: 小さめ
- Dockを自動的に表示/非表示: On
- アプリの提案と最近使用したアプリをDockに表示: Off
- 壁紙をクリックしてデスクトップを表示: ステージマネージャ使用時のみ
サウンド
- 起動時にサウンドを再生: Off
- 音量を変更するときにフィードバックを再生: On
ロッグ画面
- 使用していない場合はスクリーンセーバを開始: しない
- バッテリー駆動時に使用していない場合はディスプレイをオフにする: 1時間
- 電源アダプタ接続時に使用していない場合はディスプレイをオフにする: 1時間
- スクリーンセーバの開始後またはディスプレイがオフになったあとにパスワードを要求: すぐに
キーボード
- キーのリピート速度: 速い
- リピート入力認識までの時間: 短い
- キーボードショートカット
  - 入力ソース: すべてOff
  - Spotlight: すべてOff
  - 修飾キー
    - Caps Lock キー: アクションなし
- 入力ソース
  - 英字入力中にスペルを自動変換: Off
  - 文頭を自動的に大文字にする: Off
  - インライン予測テキストを表示: Off
  - スペースバーを2回押してピリオドを入力: Off
トラックパッド
- 調べる&データ検出: オフ
- ページ間をスワイプ: 3本指でスワイプ
- アプリExposé: 3本指で下にスワイプ

Finder

一般
- デスクトップに表示する項目: すべてOff
- 新規Finderウインドウで次を表示: $HOME
- フォルダを新規ウインドウではなくタブで開く: Off
- サイドバー
  - $HOME: On
  - 最近の項目: Off
- 詳細
  - すべてのファイルの拡張子を表示: On
  - 拡張子を変更する前に警告を表示: Off
  - 検索実行時: 現在のフォルダ内を検索

Application

1Password
AppCleaner
Battery
ChatGPT
CleanShot X
Cursor
Daisy Disk
Dato
Discord
Docker
Dropbox
Final Cut Pro X
Google Chrome
Google IME
Ice
iTerm2
Kindle
Notion
Raycast
Slack
VSCode
Xcode

Font

Hack Nerd Fonts (for iTerm2)

Terminal

HomeBrew
入力切替時の吹き出しをオフにする
$HOMEのディレクトリ名を英語表示に(.localizedを削除)

過去

2025年02月インプット振り返り

Sat, 01 Mar 2025 11:12:20 +0900

今月から育休の復職を念頭に少しずつPCに向かう時間を確保し始めたので、インプットの総量は少し減りました。また、育児や家事などでまとまった時間が取りにくく、また自分としても以前ほど集中力が持続しないと感じるので、働いていた頃の水準に徐々に戻していきたいところ。

本

今月の読書量は12冊ほどでした。今月は主にファイナンス系の勉強と、ピーター・ティールに関する著作に重点を置きました。

ファイナンス思考――日本企業を蝕む病と、再生の戦略論
世界秩序が変わるとき
オードリー・タン　私はこう思考する
増補改訂版　道具としてのファイナンス
HARD THINGS　答えがない難問と困難にきみはどう立ち向かうか
「知識ゼロ」の人のための超ざっくり分かるファイナンス
ゼロ・トゥ・ワン　君はゼロから何を生み出せるか
会計の世界史: イタリア、イギリス、アメリカ-500年の物語
ピーター・ティール世界を手にした「反逆の起業家」の野望
０歳からの　ニューヨーク流　おうちでできるモンテッソーリ教育
パパは脳研究者〜子どもを育てる脳科学〜
22世紀の資本主義やがてお金は絶滅する
(途中)教養としての「金融&ファイナンス」大全

現実世界を捉える方法として物理法則や原子といった概念があるように、ビジネスや会社においてそれに対応するものとして会計及びファイナンスの仕組みがあったり、取引の単位はお金だと考えることができます。このあたりの基本原理を身につけないことには、そこから発展した現代の国家と社会を取り巻く経済、会社組織の経済活動、スタートアップによる起業とその成長の過程をきちんと理解できないと思い、改めて基礎から勉強し直しています。卑近な例でいえばスタートアップがIPOでExitするというときに、上場時の時価総額とは何を表していて企業価値はどのようにして計算されるのか、何のために上場してそれを維持するとはどういう意味を持つのかなど、改めて考えるとわかっていないことが実は多かったりします。一般にスタートアップで働く従業員であればCXOや経営層がやってくれているからこそ自分は自分のタスクに集中するという分業的な考え方もアリとはいえ、スタートアップが成功するために社員全員がHigh Alignment, High Autonomyな状態を目指すうちのような社風のなかでは、一定の知識は抑えておいて周囲と認識が合わせられるようにしておくべきだと思っています。

また、今月はピーター・ティールに関して色々と調べました。もともとはOff Topicsのピーター・ティール回を去年くらいに聴いていてなんとなく気にはなっていたトピックだったのですが、著書「Zero to One」を読んだ派生で、彼の経歴や価値観、また過去のトランプ支持といった最近の話題を含めて興味が湧いたので、数冊ほど本を読んでポッドキャストも聴き直しました。新自由主義やグローバル化が変わるかもしれない昨今の情勢の中で、イノベーションが加速していくために政府の規制や国家間の関係はどうあるべきなのかなど自分の中でもまだ考えがまとまりきっていないですが、ピーター・ティールの考えは一つの選択肢としてコントラリアンながらも参考になりました。

Podcast/YouTube

最近はPodcastに若干飽きたところもあって、PIVOT、ReHacQ、TBS CROSS DIG with BloombergなどのYouTubeのビジネス系チャンネルをよく見たり聴いたりしています。

特に印象に残っているのはDinii創業者の一連の動画コンテンツ。こうして様々な番組でのインタビューがあることで、Diniiのビジネスモデルから資金調達や今後の戦略、創業者自身の人となりや考え方などを一次ソースとして知ることができるので良いですね。

ウェブ記事

国内TCGのジャッジ裁定について思う事

カードゲームの審判はプレイヤーのプレイミスにどこまで寛容であるべきかという記事であり、そもそもルールは誰のためにあってどう運用されるべきなのかという問題提起として非常に興味深かったです。私はこの記事に書かれている意見に概ね賛成ではありますが、一方で反論として出てくるような勝ち負けが関わる状態での競技性や公平性などの意見も理解できます。これはゲームに限らず人間社会全体においても言える話でもあり、例えばLUUPの昨今の問題においても「交通ルールを守っていないほうが全面的に悪い、だから対象をキツく糾弾しても良い」「ルールは決まっているのだから守って当たり前」といった方向に発展しがちで、また人々の価値観や国民性に強く依存するところがあり、共通認識を合わせることが難しく感じます。

高校の世界史を再履修する

Mon, 17 Feb 2025 21:03:58 +0900

最近いろいろなジャンルの書籍を読むなかで、自分の中で圧倒的に世界史の基礎的な知識が不足しているなと感じるようになったので、高校の世界史から勉強し直すことにしました。

最近読んだ本で言えば、例えば「サピエンス全史」といった重厚な人類史であったり、「会計の世界史: イタリア、イギリス、アメリカ-500年の物語」の会計学、「世界秩序が変わるとき」の政治・経済の将来予想などに触れたときに、書いてあることを一通り理解はできても、それらが頭の中で有機的に繋がらないと感じたことがきっかけです。ある事象が起きた時代にその近隣の地域ではどんな国家が繁栄し人々がどう暮らしていたとか、近代から現代に至る政治や経済の大きな流れはどうなっているのかとか、そうした知識の基盤になるようなものが不足していると感じています。　学生時代にもっと勉強しておけばよかったなと誰しもが思う後悔を一通りしたところで、じゃあいっそのこと高校の世界史から改めてやり直そうと思うに至りました。こういうのは早ければ早いほうがいいですからね。

どのように学ぶか

勉強するにあたって、まずはいくつか方針を決めました。

学校で使われている教科書を使う
- 目的はあくまでも義務教育で教えられる世界史の知識を体系的に身につけることなので、社会人からやり直すみたいな教養雑学的な本には頼らないことにしました
教科書は一通り通読する
- 自分が知らないが興味がある部分を選択して学ぶこともできますが、あくまで満遍なく基盤を作るということを目的に教科書を通読することにしました

教科書選びには以下のリンクを参考にしました。このように学び直すときにガイドとなる記事があると、本当に助かります。

高校世界史教科書で学びなおす歴史学習メソッド（2024年/令和6年改訂版）

結果として、以下の2冊を選んで購入しました。

他の選択肢

今回私は選択しませんでしたが、最近話題になったNHKの「3か月でマスターする世界史」も良さそうです。私の場合は、Amazon Primeでエピソード1を見たときにどうしても倍速で見たくなるくらいのザ・講義という感じだったので、個人的にはテキストを読む形で独学するほうが性にあっていると感じました。

3か月でマスターする世界史 - NHK

今の進捗

まずは教科書を通読しているところですが、この歳になって色々知識がある中で読むと、教科書って本当に分かりやすいですね。学生時代あれだけ苦労していたのが嘘のようで、興味が沸かなかったり取っ掛かりが無い中で勉強するというのは大変なのだと改めて思い知らされます。試験でいい点を取るために暗記しなくていいというのも、プレッシャーがなくて嬉しいところ。学生当時の柔らかい脳に詰め込んだからこそ容易に忘れない知識の基礎ができるのだという一面も否定できないですが、画一的ではない義務教育のあり方もあるのではないかと、0歳の子どもを育児しながらその将来をしみじみ考えたりもします。

2025年01月インプット振り返り

Sun, 02 Feb 2025 20:52:44 +0900

今年の個人的な目標の一つに「圧倒的Input/Output」というものを掲げていて、なるべく個人Notionや物理のノートにメモを残しながらインプットをしています。アウトプットに方面でもきちんと結果を残すためにも、1ヶ月ごとにその月に読んだ本や面白かった動画コンテンツなどを記録していこうと思います。

本

今月の読書量は20冊でした。なかなか頑張りました。育休中は読書時間が一定取れるのでとにかく乱雑に気が向いたものを読んで、そこから気になったトピックを掘り下げていくというスタイルにしているので、自己啓発、ファイナンス、育児、お笑いまでジャンルは様々です。そしてざっと読んだものからじっくり読んだものまで含めているので、わりと冊数が多くなりました。

増補改訂版起業のエクイティ・ファイナンス
起業のファイナンス
ファイナンス思考――日本企業を蝕む病と、再生の戦略論
模倣の経営学
サピエンス全史
Dark Horse（ダークホース）「好きなことだけで生きる人」が成功する時代
シリコンバレー最重要思想家ナヴァル・ラヴィカント
DIE WITH ZERO　人生が豊かになりすぎる究極のルール
最後通牒ゲームの謎進化心理学からみた行動ゲーム理論入門
億までの人億からの人ゴールドマン・サックス勤続17年の投資家が明かす「兆人」のマインド
人生のレールを外れる衝動のみつけかた
サーチ・インサイド・ユアセルフ
ジェームズ・クリアー式複利で伸びる1つの習慣
信頼と不信の哲学入門
エビデンスの社会学: 証言の消滅と真理の現在
「性格が悪い」とはどういうことか
信頼と不信の哲学入門
小児科医のママが教える離乳食は作らなくてもいいんです。
乳幼児は世界をどう理解しているか
漫才過剰考察

今月特に印象に残ったのは「最後通牒ゲームの謎」と『「性格が悪い」とはどういうことか』の2冊で、どちらも研究者による著作で研究の一般向け解説書です。これらの人間を対象にした研究、特に行動の心理や性格といった捉えどころのないものをいかに計測するかという方法論に、研究者の斬新なアイデアや巧みな実験のコントロールが垣間見えてとても面白かったです。例えば、最後通牒ゲームではシンプルな行動経済学の実験から派生して、観察者を除外したらどう反応するか、人種や文化背景などの実験対象を変えたらどうなるか、チンパンジーなどのヒトとの近縁種ではどうなるかなどのバリエーションが生まれ、それらが積み重なることで人間の社会性の本質に迫る様を興味深く知ることができます。自分自身は研究対象自体にそれほど興味は沸かないものの、こうした研究自体が発展していく過程に強く惹かれます。

Podcast

通勤がなくなってあまり音声コンテンツを消費できない状態が続いていたのですが、今年から一念発起してスキマ時間にポッドキャストを積極的に聞くようになりました。ちなみにこのためにHuawei FreeClipというオープンで外音が聞こえやすく装着感が軽いイヤホンを買いました。また、クライアントもSpotifyを使い始めたことで、おすすめされた新規コンテンツを色々と聞きはじめています。新しく聞き始めたのを列挙すると、1月は意外といろんな番組を聴きました（当然全エピソード聴いているわけではありませんよ）。

この中では、特にNstockのラジオはバックナンバーを含めてかなり聴きました。自分もスタートアップでSOを幾分もらっている身として興味ある分野でありつつも、制度自体やSOを取り巻く情勢など知らないことが多く学びになると同時に、生々しいゴシップ的なお金の話もあったりと、興味深いトピックばかりでした。

YouTube

【高橋弘樹vs辞めゴールドマン】年収1億円…行く人、行かない人違いは？【ReHacQ】

インタビュイーの著書も含めて、刺激を受けた回。タイトルの億を稼げるかどうかは別として、実績に加えて地に足のついた考えが相まって納得のいくものでした。以下は特に印象深かった言葉 (上記動画より引用)。

人の幸せはお金には紐づいていないが、社会との繋がりにはものすごく紐づいていると思う

NetlifyからCloudflare Pagesに移管した

Wed, 08 Jan 2025 22:04:16 +0900

このサイトをホストしているサービスを、NetlifyからCloudflare Pagesに移管しました。

もともとはこのサイトを長年放置していて気がつけばアクセスできない状態になっており、大元のNetlifyのdeployが失敗していたのがキッカケでした。個別にhugoバージョンのアップデートなどで対応すればよかったのですが、yag.xyzというドメイン自体をCloudflareで管理していたので、せっかくなのでCloudflare Pagesを使うことに。Netlifyと同様にGitHubのレポジトリを指定すれば勝手にデプロイしてくれて、カスタムドメイン適用もすんなりできたので良い体験でした。

About

Thu, 28 Feb 2019 00:00:00 +0000

Yuki Okuda

Bio

フリーランス (2025/11 - )
- Sakana AI株式会社 (2026/03 - )
- NLPeanuts株式会社 (2025/11 - )
Ubie株式会社ソフトウェアエンジニア(機械学習) (2020/07 - 2025/09)
Sansan株式会社 DSOC 研究員 (2018/01 - 2020/06)
株式会社リクルートテクノロジーズ (2015/04 - 2017/12)
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科修士 (2013/04 - 2015/03)

Resume

Blog/Output

Blog
- https://yag-ays.github.io/
- http://wolfin.hatenablog.com/
- http://yagays.github.io/ (2012/05 - 2015/03, no longer updated)
Website
- https://zenn.dev/yag_ays
- https://qiita.com/yagays