なんかチームに呼ばれたのでOSINTどころかCTFもろくにやったことないですが参加。基本的には geo + チームメイトの手によって場所を特定すればいい状態になったものの場所特定だけしてました。普段はGeoGuessrで満点を取り続けるRTAをしたり絶対に満点を取らないといけないリーグ戦にチームで参加しています。
おことわり
- 「それっぽい場所を探す」ってよく言ってるんですがもうこれはジオゲの精査力100%みたいなところあるんでここの解説はできません。ジオゲやってください
このツールが強い！
- Map Making App: ストビュぽちぽち。大会を通してこれで650地点くらい見ました
これができると強い！
- 精査
- 心眼
introduction
excited
チームメイトがArlingtonのスタジアムだと言ってたのと、別視点からの動画も見つかったので距離と角度を合わせたら良い感じの柱とマンホールがありました。
where
韓国の電柱番号は僕の好きなジオゲメタの1つですが、最近ジオゲ勢が特許庁が出してる電柱番号の公式設定のPDFをシェアしてたのでそれを読みつつNaver Mapの거리뷰で正確な位置を合わせてました。
geo
sprej
最初Praha 5はテレビのチャンネル名か何かかと思ったんですが字幕の内容的にプラハの5区っぽいので（チェコ語読む前提で解説するな）、見える銀行の看板からそれっぽい場所を探すと当該の建物が見つかり、あとはAIが見つけてくれたNahlížení do KNというサイトで照会したら見つかりました。私がロボットでないことを示すことが難しいことで知られています。
kaitai
これ本当に大変だった
1.
Twitterで「ねこかいたいね電柱」に言及している人がいて、そのリプライツリーで明るい状態の分かりやすい写真が何枚か見つかります。見える看板から下北沢であることが分かる＋画像の電柱を見た感じ番地は「２－？２」っぽいので後は北沢2丁目の当該の範囲内から気合で探します。
地番ってなんだっけとよくよく考えて見ると住居表示された地域のよく見る住所の番地とは違うので、ちゃんと地番が載っている地図を探してきて正確に合わせる必要があります。航空写真を見れば土地と地番の関係が一発で分かるんですが建物数えるだけで送ったら1WA。
2.
なんか適当に探すとこんな計画が出てきます: 都市計画道路補助第54号線（下北沢1期）及び下北沢駅駅前広場（世田谷区画街路第10号線） | 世田谷区公式ホームページ
補助54はWikipedia記事があって世区街10はWikipediaにないのでメタると前者が答えだけどなんか納得いかないなと思ってたんですが、ちゃんと地図を凝視したら画像の土地は補助54の範囲内だったので前者ですでに正解でした。
3.
これが本当に大変だった
最初画質の悪い航空写真で当該の領域は大きいビルの中だと思っていたので、世田谷区の変遷みたいな記事を読み漁っていた時に発見した数十年前の地図で隣に存在していたとされるヨーカ堂が見つかります（ちなみに現存するイトーヨーカドーとは無関係なんですが、この当時の地図の作者が混同していて情報が錯綜してました）。最初はこれで正解かと思ったんですがWAでした (2回)。路線価図等も眺めてみると、どうやらこの建物は60年代にヨーカ堂→80年代ごろにはワンダーランドビルという様々な店が入ったビルになっていたようです。本当にこのビルなのかどうかを検証するため数時間くらいなかなかにエモい昔の店の画像とか思い出動画みたいなのを見漁ったんですが、鉄道模型の店に足繫く通った人はやはり32番地の北西角を思い出の地としていて、今回の土地とは若干違いそうです。比較的大きいビルで店数も多かったようで、ここだと出題的に最も適当な答えを選びようがないので、この建物ではないという結論になりました。
大学時代を思い出すとそういえば地図・空中写真閲覧サービスの航空写真はもっと画質が良かったような気がしてきたので(参考：秋分コンテスト)、そこで高画質版の写真を見てみるとやっぱりこのビルとは分離した別の建物ということになります。これってもう古い住宅地図を気合で探すしかないのでは？→なんか、古い世田谷の住宅地図を通販しているサイトのサンプルに偶然下北沢のこの範囲が映っているものを発見
あとは公式サイトの店の沿革＋チームメイトが見つけてきてくれた工場通覧で裏取りして解決。国会図書館の本認証が済んでいればもっと楽だったのかもしれません。
houses
電柱120度あるので関電では良くて(詳しくはPlonkItでも見てください)、最初建築的に日本海側だと思ってマンホールを見比べていたのですがどうしても見つからない。諦めてマンホール学会のPDFを関西全部見たらなんと奈良でした。Regionguessが下手。あとはそれっぽい橋探せば見つかると思います。とはいえ町内で20地点近く確認したことを考えるとやっぱりMap-making.appで効率的に探していくのがいいんでしょうね
trot
これも本当に大変だった
ナンバープレートがモナコなのでモナコの薬局や広場っぽい場所を探していましたが、そもそもモナコにこんな広い広場が相当限られていてどこにもありませんでした。ナンバープレートを読んで検索すると、この車は2024年春にニースで目撃例があり、チームメイトによると当該の動画は2024年夏にすでにTwitterで転載されていたようなのでニース等他の町も疑うことになります。ならもう人力で探すのは大変すぎるなということでoverpass turboでpaving_stonesな道に面した薬局を探したら良い感じの候補がいくつか出てきたんで、ニースの特に良い感じのものを見たら当該地点でした。overpass turboの使い方は大会中に学びました（？）
crypto
druk
チームメイトがすでにブータンの中の県名と航空写真を見つけてくれていて、これを探せばよいということなのでGoogle Earthで送電線適当にスキャンしたらすぐ見つかりました。
まとめ
やっぱり人力なんだよね
シンプルに経験値不足なせいで無駄に変な場所で時間使うことが多かったのが残念だったのですが、効率的な方針切り替えができるようになったら場所特定する問題は解くのにかかる時間をかなり短縮できそうですね。
