[Fishers] DIVER OSINT CTF 2026 特化AIエージェントハーネスで挑戦するOSINT CTF

DIVER OSINT CTF 2026のFishersチームの解法です。
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1. 特化AIエージェントハーネスで挑戦するOSINT CTF DIVER OSINT CTF 2026 モデルプール Fugu-ultra GPT 5.6 Sol Opus 5 ▼ 問題 推論 → ツール呼出 → 観測 → 問題文 + 画像 検索 エージェントループ ツール（双方向） 地図・GIS 取得 Web 位 5 → 最大 100 ターンの自律反復 ▲▼ ▲ SKILLS 画像解析 コード実行 チーム本番結果 / 12,222 ポイント 出力 （注入） 過去問アーカイブから自動生成した解法スキル （プレイブック） エージェント 単独で正解 AI AI FLAG (37 / 45)
2. 8pm / arcade 8pm introduction / 100pt ✅ 朝鮮中央TV 2026-07-02 20:00 ニュース冒頭の施設を敷地全体の OSM Way ID で回答。 初正解: Opus 5 arcade introduction / 100pt ✅ アーケードゲーム機が並ぶ室内写真の撮影地はどこか(座標で回答)。 初正解: GPT 5.6 Sol ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 31 5.03M 45.8K 9 2.33M 114K 検索 10 検索 10 地図・GIS 17 地図・GIS 17 取得 9 画像解析 1 Web 取得 9 Web コード実行 4 1 4 当日ニュース復元 → 印刷ビューでペイウォール回避 → 第1項目=平壌中等学院 → 衛星で現地照合 → Overpass で敷地ポリゴンの Way 特定 韓国メディア SPN の日次「보도 분석」を代理ソースに放送項目を確定し、建物ではなく amenity=school の敷地ポリゴン(Way 1137349515)を選べたのが決定打。 検索 21 検索 21 地図・GIS 7 7 画像解析 10 コード実行 3 画像解析 10 その他 2 3 2 画像精読+OCR → 繁体字の機台名検索 → 運営 FUNBOX 特定 → 全店を place_reviews で比較 → A13 5F を座標化 逆画像検索は一般語止まり。筐体の繁体字「祕密的偶像公主」を現地語でそのまま検 索して運営チェーンに到達したのが勝ち筋。 Point: Point: 抽出フラグ: Diver26{1137349515} 抽出フラグ: Funbox Toys 遠百信義A13 5F(25.0368185, 121.5680662) 2
3. where / container where introduction / 100pt ✅ container 夜間の街路写真の撮影地点を座標で回答(ソウル聖水洞の煉瓦倉庫街)。 introduction / 100pt ❌ 黄色い MSC コンテナを最近運んだ船の IMO 番号を回答(港湾クレーン脇の写真1枚)。 初正解: Opus 4.8 初正解: —(全run誤答) ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 15 0.93M 14.9K — — — 3 検索 3 地図・GIS 5 地図・GIS 5 取得 4 画像解析 2 Web 取得 4 Web コード実行 5 2 コード実行 5 写真拡大で電柱札を読解 → 番号 0224F981 確定 → elecmap.kr の検索 API を直叩き → 座標取得 → StreetView で照合 電柱の전산화번호を読み取り、UI しか無い変換サイトを run_python で API 化して番 地レベルの座標を得た一本道が決め手。 検索 7 検索 7 取得 12 Web Web取得 12 画像解析 9 コード実行 10 画像解析 9 その他 3 コード実行 10 3 コンテナ番号 OCR(MSCU4452469) → MSC 公式 API が Akamai で 403 → DCSA はダミー応答のみ → 追跡未達 → 時間切れ とも約14分の実行上限 kill で result.json 未生成・フラグ未提出。低解像度の 縦書き番号と実データを返す追跡経路の不在が重なった。 Point: KEPCO Point: 2 run 抽出フラグ: …성수동2가 연무장11길 (37.542512, 127.057041) 抽出フラグ: 未提出 3
4. excited / lion excited introduction / 100pt ✅ lion 「I'm excited」と語る男性の立ち位置を座標で回答(YouTube Shorts の動画ジオロケ)。 入力トークン 出力トークン 78 10.0M 85K 8 検索 8 地図・GIS 56 地図・GIS 56 画像解析 25 コード実行 20 画像解析 25 その他 2 コード実行 20 ✅ 記事写真の「ライオンの後ろの建物」の広告電話番号を回答(2016 Braamfontein のライ オン)。 初正解: Opus 5 ターン introduction / 100pt 初正解: Opus 5 2 動画DL → フレーム抽出 → 字幕帯読解 → 事案=W杯 Arlington 特定 → 16:9 フル版で背景回収 スタジアム東端を長軸ほぼ正面(方位≈79°/259°)と読み、既知寸法から撮影者を ENE ~780m に幾何的に絞れたのが決定打。 ターン 入力トークン 出力トークン 47 4.31M 45.7K 6 検索 6 地図・GIS 27 地図・GIS 27 Web取得 7 7 画像解析 11 コード実行 11 画像解析 11 コード実行 11 記事写真取得 → Braamfontein のライオンと同定 → Melle×Jorissen 交差点に絞り込み → StreetView 総当たりで角ビル確定 → 現地看板を直読 Point: AT&T 抽出フラグ: 32.7482, -97.0861 原写真では番号が判読不能。写真拡大を諦め「同一地点の現在の StreetView で同じ 看板を直読」へ発想転換できた run だけが正解に到達。 Point: 抽出フラグ: Diver26{01137832##} 4
5. momo / owner momo introduction/100pt 年 月に撮影した航空機の機体記号を特定する(レジ番号は写っていない・塗装から割り出 2026 4 す)。 ✅ 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン 16 1.66M 17.0K 検索 4 検索 4 Web取得 8 画像解析 4 Web取得 8 コード実行 5 画像解析 4 コード実行 5 写真読解(ピーチA320) → 太平電業ロゴ+コピー文 → FlyTeam DBで2機に絞込 → 実写で現行塗装確認 → JA823P確定 「読めないレジ」を塗装の一意性で代替。「豊かな社会とこれからも」のコピー文まで読み切 り、同ロゴ2機(JA823P/JA828P)から現行ステッカーのJA823Pを一意化。 Point: 抽出フラグ: Diver26{JA823P} owner ✅ introduction/100pt 夜の市街を走る銀色ミニバン(後方写真1枚)を保有する国家を英語で答える。 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン 4 124K 3.4K 検索 1 検索 1 取得 2 コード実行 1 Web 取得 2 Web 画像解析 1 画像解析 1 コード実行 1 画像精読(青ナンバー) → 外交官番号表を検索 → 上2桁04を抽出 → 番号表HTTP取得で裏取り → Australia確定 青地ナンバー=外交官と即断定し探索を国番号に限定。4桁の上2桁「04」→Australia を番号表ページで裏取りし、車種詮索に逸れず4ターンで最短決着。 Point: 抽出フラグ: Diver26{Australia} 5
6. read_qr / F3 read_qr introduction/100pt ✅ F3 斜めから撮影して歪んだ紙面QRが記録するURLは何か。 geo/100pt ✅ 竜巻の解説パネルが展示されている建物を地図で示す(パネル内の被災地点ではない)。 F3 初正解: Opus 5 初正解: Opus 5（採用トレース: GPT 5.6 Sol） ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 6 91.6K 1.4K 19 4.50M 169K 取得 3 Web 取得 3 Web コード実行 2 コード実行 2 斜め撮影QR把握 → zxingcppで直接復号 → URL取得 → root=wrong確認 → フルパス提出 見た目の歪みに惑わされず堅牢デコーダ(zxingcpp)へ丸投げが正着。root URLが「wrong answer」表示なのを確認し、パス欠落の誤答を回避してフルパスで提出。 Point: 抽出フラグ: Diver26{https://qr.intro26.workers.dev/q/y0u_r34d_7h3_qr_wi7h0u7_4cc… 検索 37 検索 37 地図・GIS 8 8 取得 6 Web 6 画像解析 20 コード実行 4 画像解析 20 4 パネルOCR(F3竜巻) → 名古屋科学館仮説を棄却 → 藤田哲也=北九州出身 → スペースLABO特定 → ジオコード確定 「展示物→出所施設」への発想転換が決定打。Fスケール考案者・藤田哲也博士の出身 地=北九州を橋渡しにスペースLABOを特定。被災地(気象庁)を答えたfuguと明暗。 Point: 抽出フラグ: 33.8719566, 130.8088533 6
7. sprej / evacuation sprej geo/178pt ✅ evacuation 動画1:13に映る落書き物件の2026年時点の所有者(名字)を答える。 PrahaTV geo/318pt 掲載写真(Nageezi油井火災の避難者取材)の撮影地点を特定する。 Des Moines Register 初正解: GPT 5.6 Sol 初正解: Opus 5 ✅ ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 58 10.04M 114K 22 1.98M 33.1K 17 検索 17 地図・GIS 27 地図・GIS 27 取得 30 画像解析 17 Web Web取得 30 コード実行 18 17 18 動画DL・フレーム抽出 → ロゴ+街路標識で住所特定 → 誤ヒント棄却(実はPraha5) → 地籍CAPTCHA突破 → 所有者2名取得 最終段のČÚZK地籍(タイル回転CAPTCHA)を自力突破できたrunのみ正解。問題文の誤ヒント (Praha 7)をストリートビュー標識で棄却し、綴り(Benešová/Fabris)も保持。 5 検索 5 地図・GIS 14 地図・GIS 14 取得 1 画像解析 4 Web 1 4 コード実行 8 コード実行 8 記事・画像アセット取得 → Bloomfieldのホテル絞込 → 屋内プール唯一の1軒 → SVパノラマ+反射一致 → 中庭座標確定 キャプションの「Bloomfieldのホテル」→屋内プールを持つ唯一の1軒(Best Western Territorial Inn)への論理絞込が決定打。SV内観パノラマのガラス扉と反射像で撮影室を確定。 Point: Point: 抽出フラグ: Diver26{Benešová_Fabris} 抽出フラグ: Best Western Territorial Inn & Suites 屋内プール裏の中庭 7
8. kaitai2 / stargazing kaitai2 kaitai1 ・ manual geo / 390pt ✅ の更地に事業完成後に建つ物は何か。世田谷区北沢2-32、解体は都市計画事業に起因。 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン 15 1.28M 21.9K 3 検索 3 地図・GIS 10 地図・GIS 10 Web取得 8 画像解析 1 取得 8 Web コード実行 1 1 1 「更地に建つ物」を駅前広場ではなく補助54号線(道路本体)と切り分け、Wikidata API を直 接叩いて ID を確定させたのが決め手。opus4.8 は同じ現場まで到達も駅前広場と誤認。 抽出フラグ: Diver26{Q11525315} geo / 417pt ❌ 星街すいせい「星をみる少女」MV の歩道橋シーン(カザフスタン撮影)、至近に開業したカ フェの店名。 初正解: —(全run誤答) 現場写真を read_image → 北沢2-32 をジオコード → 都市計画事業を特定 → 駅前広場でなく補助54号線と切り分け → Wikidata で Q11525315 確定 Point: stargazing ターン 入力トークン 出力トークン 81 22.7M 303K 検索 56 検索 56 地図・GIS 36 地図・GIS 36 取得 43 画像解析 42 Web 取得 43 コード実行 17 Web 画像解析 42 17 の道路上歩道橋を特定 → カザフ・グルダラに到達 → 同型橋で都市を誤同定 → POI一覧に Qara Qazan 取得 → 距離判定で迷い 100ターン未提出 MV 敗因): 秒数指定なし×二重ロケ地で「歩道橋」の指示対象(水上の永代橋 vs 道路上歩道 橋)を取り違え。正解到達 run も Qara Qazan を POI に取得済みながら距離判定で決めきれず 未提出。 Point( 8
9. kaitai1 / elevation kaitai1 geo / 450pt ❌ elevation 夜間の電柱写真、奥の更地の地番を半角数字で。手がかりは電柱の看板と落書きのみ。 Aidu 初正解: —(全run誤答) geo / 481pt ✅ 風力発電所を差し止めた軍事レーダーのレドーム最高標高を小数第2位まで。 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 76 20.68M 260K 42 4.02M 48.3K 検索 44 検索 44 地図・GIS 47 地図・GIS 47 取得 41 画像解析 64 Web Web取得 41 コード実行 29 画像解析 64 29 電柱看板で世田谷区特定 → 街並み照合で北沢2丁目に到達 → 建築計画DB(KDB)を照合 → 正確な一筆を確定できず → 別筆 1054-56 を誤採用 敗因): 夜間・無看板写真は世田谷区までしか一意化できず、正確な一筆の地番が過小拘束。公 図/ブルーマップ照合に至らず、3モデルが北沢/三軒茶屋/松原の別更地へ発散。GT 959-23 に届か ず。 Point( 5 検索 5 4 地図・GIS 4 取得 3 Web 3 画像解析 3 コード実行 31 3 コード実行 31 問題文から Kellavere レーダー特定 → レドーム座標を確定 → 最新DSMは162m止まり → 年次別 LAZ 点群を掘る → 2013 断面で 178.02m 抽出 最新DSM・3D建物は軍事検閲でレドームが平滑化され162m止まり。2009–2013年 の ALS 生点群だけがドームを建物点として保持し、178.02m はそこからのみ得られた。7/12 run が独立に収束。 Point: 抽出フラグ: Diver26{178.02} 抽出フラグ: Diver26{Umid No. 2} 抽出フラグ: Diver26{1054-56} 9
10. houses / trot houses ❌ geo / 484pt 住宅街の生活道路の写真。撮影地の緯度経度を答えよ。手がかりは和風の白壁・剪定マツ・マンホ ール・電柱。 初正解: —(全run誤答) ターン 入力トークン 出力トークン 44 3.06M 132K 検索 13 検索 13 地図・GIS 19 地図・GIS 19 取得 2 画像解析 31 Web 2 コード実行 11 画像解析 31 11 マンホール等を高倍率読解 → OCR全滅・逆画像不発 → 印象から萩市へ早期commit → StreetView総当り不一致 → 座標未提出で打ち切り 敗因): 地域を一意化する一次証拠(マンホール銘板・住居表示・電柱管理札)を1つも回収でき ず、弱い「和風住宅街」の印象で誤地方へ早期commit。全11run が GT の近畿(135.8°E)に一度も到 達せず。 Point( trot geo / 491pt ✅ 小犬が駆け抜けた彫刻の作者をラテン文字で。reddit の16秒縦動画が手がかり。 初正解: GPT 5.6 Sol ターン 入力トークン 出力トークン 20 2.70M 90K 検索 23 検索 23 地図・GIS 8 8 取得 4 Web 4 画像解析 16 その他 5 画像解析 16 5 動画を cv2 でフレーム化 → 看板 Dézirdézarts を復元 → osm_geocode でニース確定 → 広場の彫刻《L'Oulivié》特定 → 作者 Laurent Bosio を回答 ぶれた夜間動画から店名看板「Dézirdézarts」を復元→住所→広場→彫刻→作者と一意 に連鎖。逆画像検索が効かない映像でもテキスト手がかりの復元が突破口。20ターンで完答。 Point: 抽出フラグ: 提出なし(座標抽出ゼロ) 抽出フラグ: Diver26{Laurent Bosio} 10
11. kaitai3 / shopping1 kaitai3 kaitai1 geo/498pt ❌ shopping1 と同じ土地(世田谷区北沢2-32)に昭和後期に存在した店舗名を答える。 recon/100pt ✅ 改竄されたECサイトに不正JSを配信するGitHubアカウントを特定する。 初正解: —(全run誤答) 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 93 25.2M 255K 4 122K 1.4K 検索 53 検索 53 地図・GIS 21 21 取得 26 Web 取得 26 コード実行 27 Web 画像解析 11 11 コード実行 27 電柱写真読解 → 北沢2-32特定 → 法人番号DB照合 → 昭和店舗探索 → 証言を誤採用 取得 5 Web 取得 5 Web その他 1 1 生HTML精読 → 不審scriptタグ発見 → 難読化JS解析 → GitHub owner確認 → 回答 生HTMLの全scriptを列挙し、正規cdn.jsdelivr.netに対するタイポスクワットjsdeliver.comを第一手で発見。GitHub APIでowner.loginを実在確認してから提出し、4ターン で完結。 Point: 抽出フラグ: Diver26{smpri194-beep} 敗因 — 昭和後期のゼンリン住宅地図など一次資料に未到達で対象地番の店を確定できず、別 区画の「イトーヨーカドー小型店」証言に依存。正解「つくしや」は"つくしや南口ビル"としてコー パスに出現していたが、別住所と即断して棄却した。 Point: 抽出フラグ: Diver26{イトーヨーカドー} 11
12. shopping2 / kohaku shopping2 shopping1 recon/275pt ✅ の攻撃者が並行運用する別キャンペーンサイトのFQDNを特定する。 初正解: Opus 5 kohaku history/100pt ✅ 白井晟一の自邸「虚白庵」跡地(2010年解体)に建つ店の公式表記名を答える。 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 36 3.65M 40K 17 2.10M 44.2K 5 検索 5 取得 26 Web 画像解析 1 Web取得 26 コード実行 20 1 コード実行 20 資産列挙 → スクショOCR → Worker名取得 → サブドメイン総当り → FQDN確定 GitHub 添付スクショの黒塗り漏れWorker名 plain-cherry-ca06 を read_image で抽出し、 workers.dev の命名規則にハンドル由来サブドメインを当ててFQDNを復元。GA4 ID一致で同一運用 者を確証。 Point: gist 抽出フラグ: Diver26{plain-cherry-ca06.smpri194.workers.dev} 検索 10 検索 10 地図・GIS 7 取得 11 Web 地図・GIS 7 画像解析 1 取得 11 Web 1 虚白庵=白井晟一自邸 → 跡地座標特定 → 泉幸甫ブログ到達 → 看板read_image → 公式表記確定 跡地を直接名指す公的資料はなかったが、近隣建築家・泉幸甫のブログに残る解体後 の建物写真へ到達。看板を read_image 1回で読み「どらっぐぱぱす 新江古田駅前店」を確 定。 Point: 抽出フラグ: Diver26{どらっぐぱぱす 新江古田駅前店} 12
13. 39 / accident 39 history/296pt 36.535,139.186 除く)。 ✅ で1970年冬に行われた氷上カーレースのゼッケン39番の市販車名(メーカー名を 初正解: Opus 5 accident ❌ history/398pt 年に事故死した米軍人 Miguel A. Pedraza が運転していた車のナンバープレート番 1955 号。 初正解: —(全run誤答) ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 33 5.48M 50K 100 28.6M 171K 検索 10 検索 10 地図・GIS 5 5 取得 13 Web 画像解析 20 Web取得 13 コード実行 6 画像解析 20 6 座標逆引き=小沼 → 氷上レース映像発見 → 動画フレーム化 → ゼッケン39発見 → 車種同定 14 検索 14 取得 50 その他 4 Web 取得 50 Web コード実行 60 コード実行 60 4 氏名直検索0件 → 非索引アーカイブ横断 → ICC事故報告到達 → スキャンPDFの壁 → 100ターン未提出 敗因 — ICC踏切事故報告という一次資料層まで正しく降りたが、対象PDFの大半が画 像スキャンでテキスト抽出0字。read_image/OCR/visionへ切り替えられずgrep一辺倒に固執 し、フラグ抽出ゼロで終了。 Point: 答えは静止画に無く1970年のYouTube記録映像の中だけ。yt-dlp+OpenCVでフレームを自 作し、ゼッケン39の小型FRPバギーを可視化、Wikipedia実車と前端形状を照合してダイハツ・フェ ローバギーと確定。 Point: 抽出フラグ: (抽出なし) 抽出フラグ: Diver26{Fellow Buggy} 13
14. tuition / cooking tuition history/483 pt ✅ ロボット作品の作家が1961年2月20日に教育機関へ支払った額を通貨コード付きで答えよ。 初正解: GPT 5.6 Sol ターン 入力トークン 出力トークン 41 8.46M 194K 検索 22 検索 22 取得 13 画像解析 10 コード実行 13 Web 取得 13 Web 10 その他 1 コード実行 13 1 作品同定→作家の一次資料(学籍簿)→振込控の額面判読を一気通貫できた run のみ正解。誤答 勢は金額の読み違い(50.00/150.00)、nano は例示値をそのまま提出。 抽出フラグ: Diver26{97.50DEM} company/100 pt ✅ ・ジョンソン夫妻が寿司体験した料理教室の運営法人の会社法人等番号(12桁)を特定せ よ。 B 初正解: Opus 5 逆画像検索が不発 → 展覧会情報で作家特定(パイク) → Monoskop学籍簿PDF発見 → 振込控をdpi300判読 → DM97.50/DEM解答 Point: cooking ターン 入力トークン 出力トークン 8 661K 18.1K 検索 6 検索 6 取得 5 Web 取得 5 Web コード実行 1 1 日英検索でSushi Lab特定 → footerで運営法人のぞみ → gBizで法人番号照合 → チェックディジット外し12桁化 → 130001026308解答 「12桁会社法人等番号≠13桁法人番号」の定義差を run_python の検算で潰したのが 決定打。逆画像検索に頼らず最短8ターンで完答。 Point: 抽出フラグ: Diver26{130001026308} 14
15. arctic / yonezu1 arctic company/277 pt ✅ yonezu1 偽造外交ナンバー登録法人(印・Westarctica偽大使事件)の21桁CINを答えよ。 入力トークン 出力トークン 13 2.85M 91.8K 検索 16 検索 16 取得 15 コード実行 3 Web 取得 15 Web 画像解析 4 4 3 初正解: GPT 5.6 Sol 3 ターン 入力トークン 出力トークン 30 4.70M 97.7K その他 3 記事取得で事件把握 → プレートDL4CR8559特定 → carinfo RC照会 → マスク名復元INDIRA BUSINESS → MCAでCIN確定 マスク済み所有者名 I****A B******S (*****) P**. を文字数・語頭・括弧位置まで照合して INDIRA BUSINESS と復元。opus5 は報道の別シェル社名 INDIRA OVERSEAS に引きずられ誤答。 Point: 抽出フラグ: Diver2026{U51909DL2002PTC114202} ✅ 米津玄師のサメ型乗り物(紅白「IRIS OUT」)の駆動プラットフォーム提供企業を英語表記で 答えよ。 初正解: GPT 5.6 Sol ターン hardware/100 pt 検索 22 検索 22 取得 17 Web Web取得 17 画像解析 38 コード実行 10 画像解析 38 その他 5 10 5 紅白サメライド特定 → ffmpegでフレーム化 → 元ポスト@Fox_Vega_発見 → オムニホイール意匠照合 → WHILL公式で裏取り 映像内の特徴部品→SNS一次情報→公式で英語社名裏取りの三段接続が決定打。逆画像 検索の誤判定(Bosch blade)に引きずられず目視の意匠一致を優先。 Point: 抽出フラグ: Diver26{WHILL} 15
16. yonezu2 / nui yonezu2 hardware/100 pt ✅ nui サメ形乗り物(WHILL Omni Platform)を回転させるコマンドとそのIDを答えよ。 misc/100 pt 除去済みのぬいぐるみ写真の撮影日時と機材を答えよ。 EXIF 初正解: Fugu-ultra ✅ 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 15 724K 50.7K 11 537K 9.1K 検索 4 検索 4 取得 7 Web 取得 7 Web コード実行 1 その他 2 1 2 特定 → GitHub仕様書発見 → omnipfブランチ精読 → SetVelocityで回転確認 → Command ID 0x08解答 WHILL Omni Platform の答えWHILLを起点にOmni Platformを特定。GitHub公式仕様書PDFを直読し SetVelocity / 0x08 を推測でなく明記から転記。全3run正解。 2 検索 2 取得 5 Web 取得 5 Web コード実行 5 コード実行 5 空を確認 → 逆画像検索でArtemis"Rise" → Flickr原本はEXIFなし → planetary.jpでEXIF復元 → ピクセル差分0で確定 EXIF 除去済み配布画像は、同一ピクセルでEXIFを残す再配布先(planetary.jp)を探す ゲーム。numpy差分0.0でピクセル一致を保証してからEXIFを採用したのが決定打。 Point: yonezu1 Point: EXIF 抽出フラグ: Diver26{SetVelocity_0x08} 抽出フラグ: Diver26{20260128_Samsung Galaxy S23 Ultra} 16
17. buyout / paint buyout misc/320 ✅ 年 月にザンビアで摘発された大規模詐欺拠点。その建物が現在なっているホテルの屋号を答 える。 2024 4 初正解: GPT 5.6 Sol paint misc/400 ❌ 掲載の絵画「The lady at the hotel」の作者と、反転すると別題名で載 っている作品を答える。 artexpress.co.ke 初正解: —(全run誤答) ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 30 4.29M 121K 87 17.37M 127K 検索 26 検索 26 地図・GIS 26 地図・GIS 26 取得 11 画像解析 16 Web 11 コード実行 4 画像解析 16 4 摘発事件で拠点特定 → yt-dlpで公式映像取得 → cv2でフレーム解析 → 緑屋根+プールで照合 → Gian Piero's Hotel確定 公式摘発映像を一次資料として引き出し、緑屋根の白列柱ベランダ+プールという建築特 徴で現ホテル写真と照合できたのが決定打。他4run(fugu/opus5)は同じ映像に触れながらFLAG未提 出で終了。 検索 25 検索 25 取得 37 Web Web取得 37 画像解析 16 コード実行 35 16 その他 2 コード実行 35 2 対象画像を取得 → 逆画像検索を総当たり → Yandexが原典Vermeerを返す → 構図一致で誤断定 → 誤答を提出 敗因は逆画像検索が返した「模した古典原典Vermeer」で満足し確定したこと。追う べきは絵を投稿・出品したアカウントで、その別投稿にJames Kamande「The Maiden」が あった。全4run不正解。 Point: DEC Point: 抽出フラグ: Diver26{Gian Piero's Hotel} 抽出フラグ: Diver26{Johannes Vermeer_The Milkmaid} 17
18. sunny_saturday / dx sunny_saturday ✅ misc/436 「晴れた土曜日」のYouTube映像から、撮影日時をYYYY-MM-DD_HH:mm(現地時間)で特定す る。 初正解: Opus 5 dx ✅ transportation/162 グリッド31FEV内の陸地で行われたイベントに使われた船舶が、停泊している港を特 定する。 MGRS 初正解: Fugu-ultra ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 50 4.64M 55.8K 21 832K 134K 5 検索 5 2 取得 2 Web 画像解析 32 コード実行 29 画像解析 32 その他 2 コード実行 29 2 映像取得・フレーム化 → 数寄屋橋交差点を特定 → Sonyバナー会期で6土曜に → Roof Park Fesで4/25確定 → 街頭時計で16:15測定 検索 9 検索 9 地図・GIS 2 2 取得 6 Web コード実行 2 Web取得 6 その他 3 2 3 ブーベ島を解読 → 3Y0K遠征 → 船ARGUS → IMOでAIS照会 → 多重AIS一致を確認 31FEV= 「31FEV=ブーベ島」のMGRS読解と、3Y0K→ARGUS→IMO→多重AIS追跡の連鎖が 決定打。opus5は同じ港を特定しつつ座標をN/W表記で書き自動採点で誤答に。 Point: 抽出フラグ: Port of Reykjavík (Reykjavíkurhöfn) バナー会期(6土曜に限定)と一過性イベント(Roof Park Fes 4/25–26)の視覚アンカーを 二重掛けし日付を一意化。時計は針軸フィッティング+太陽高度で16:15を裏取り。 Point: Sony 抽出フラグ: Diver26{2026-04-25_16:15} 18
19. conflicted / telelens conflicted transportation/311 ✅ ソ連設計の小型機が地上構造物に衝突した事故について、その構造物の位置(緯度経度)を特定す る。 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン 51 8.54M 97.9K 10 検索 10 地図・GIS 25 地図・GIS 25 取得 4 画像解析 10 Web 4 コード実行 11 10 コード実行 11 もてぎ事故を特定 → JTSB報告書PDF取得 → 付図をスケール正規化 → 衛星画像と突合 → 照明塔の座標を確定 Su-26 一次資料(JTSB事故報告書PDF)の付図を「読む」でなく「測る」に切り替え、0.24m/pxに正 規化して衛星画像に重ねたことで、名前のない照明塔/マーシャルポストを±0mで確定できた。 Point: 抽出フラグ: Diver26{36.53170, 140.22989} telelens transportation/337 ✅ 望遠で撮影されたYouTube動画「telelens」の撮影日を、YYYY-MM-DD形式で特定する。 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン 32 2.20M 44.2K 検索 10 検索 10 2 取得 2 Web 画像解析 18 コード実行 16 画像解析 18 その他 1 コード実行 16 1 動画取得・フレーム化 → 羽田整備地区を特定 → Air Niugini特別塗装を同定 → 一次ソースで3日に限定 → JMA降雨で2/11確定 「その時そこにしか居ない」Air Niugini独立50周年特別塗装A220 P2-PGAを尾翼(極 楽鳥+南十字星)から同定し候補を2/9–11の3日に、天候(2/11のみ降雨)で1日に確定。 Point: 抽出フラグ: Diver26{2026-02-11} 19
20. air2air2 / 250 air2air2 transportation / 445pt ✅ 機内から撮影した YouTube 動画の対向機を特定（成田進入・2026-01-09）。機体登録＋ICAOコ ールサインを答える。 初正解: Opus 5 250 transportation / 461pt ✅ 「America 250」ラッピングバスが 2026-07-04 18:00（現地）にいた位置を特定する車 両追跡ジオロケーション。 初正解: GPT 5.6 Sol ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 41 2.96M 44K 14 1.46M 5.6K 4 検索 4 6 取得 6 Web 画像解析 9 コード実行 24 画像解析 9 その他 2 コード実行 24 2 動画DL・フレーム抽出 → 対向機=AirCanada777同定 → 成田進入・1/9特定 → ADS-B過去トレース解析 → C-FIVW/ACA9確定 の過去トレース/ヒートマップを run_python で生ファイル解析しきった opus5 だけ が完走。並走機 JA803A の相対位置（西2.5–4km・下1000–1400ft）で ACA9 を一意化し、30分遅 い ACA3 を排除。 2 地図・GIS 2 取得 4 画像解析 1 Web 取得 4 Web 1 コード実行 9 その他 4 コード実行 9 その他 4 動画から車番20094特定 → 事業者BCT特定 → GTFS-RT parquetアーカイブ取得 → 18:00直近測位抽出 → 座標確定 画像ジオでなく「車両追跡」と見抜き、フィードURLを base64url 化して gtfsrt.io の日付別 parquet から±1mで位置復元。opus5 は 18:04以降の待機点を選び ~852m 外し た。 Point: ADS-B Point: 抽出フラグ: Diver26{C-FIVW_ACA9} 抽出フラグ: 26.145458, -80.211624 20
21. stable / druk stable crypto / 339pt ✅ 上のウォレット 0x5Ec2…B128 が示す JPYC 決済加盟店の店舗名を、現地語（日本語） で答える。 Polygon 初正解: Opus 5 druk ✅ crypto / 407pt 年 Forbes が報じたブータン・ダガナ県の政府ビットコイン採掘施設の座標を特定す 2023 る。 初正解: Fugu-ultra ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 27 3.99M 37K 21 1.02M 178K 7 検索 7 取得 30 Web 取得 30 Web コード実行 5 5 稼働チェーン=Polygon絞込 → JPYC入金集計 → 加盟店map API発見 → 金額/件数/時刻で照合 → 店舗名確定 検索 14 検索 14 地図・GIS 5 地図・GIS 5 取得 5 画像解析 1 Web 取得 5 Web その他 4 1 4 記事・衛星読解 → Wikimapia "DMC"発見 → 検索スニペットから座標 → 衛星で建設前後裏取り → 座標回答 Forbes 「アドレス→店舗」の逆引き辞書が無いと悟り、jpyc-map.jp の wp-json API が返す店舗別 の当月利用額・件数・最終入金時刻に、自前オンチェーン集計を三点一致させて一意特定。 Point: 抽出フラグ: Diver26{千房 有楽町ビックカメラ支店} 実ページが JS/cookie 壁で描画不能でも、検索エンジンのスニペットから 座標文字列を直接回収。壁を叩かず回り込むルートが突破口。唯一の完走。 Point: Wikimapia 抽出フラグ: Diver26{26.9097222, 89.9166667} 21
22. diode / 0802 diode military / 460pt Geran-4 求める。 ✅ の FCU 搭載ショットキーダイオードの製造企業について、政府公開情報から法人番号を 初正解: Opus 5 0802 ✅ military / 493pt 記事冒頭写真（2025-08-02 モゴック空爆）の撮影地点を特定する画像ジオロケ ーション。 Mizzima 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 44 6.87M 96.7K 65 9.93M 417K 検索 19 検索 19 Web取得 10 取得 10 コード実行 16 Web 画像解析 10 画像解析 10 コード実行 16 ポータルで部品特定 → 刻印ロゴをPIL二値化 → JINGDAOロゴ一致 → 統一社会信用代码照合 → 法人番号回答 HUR 製造者欄が "Not identified" のなか、刻印を PIL で二値化し「D+三日月」形状を割り出して 山东晶导微（JINGDAO）に接続。仮説の早期確定と出力規律が、100T使い切りの skills 版との明暗 を分けた。 検索 31 検索 31 地図・GIS 31 地図・GIS 31 取得 18 画像解析 10 Web Web取得 18 コード実行 1 10 1 記事写真読解 → 逆画像でDVB到達 → ビルマ語で警察署特定 → Overpassで無名policeノード → 道路上の座標確定 ジオコーダが返せない「無名 police ノード」を Overpass の bbox 全件取得で拾え たかが決定打。逆画像検索で DVB Burmese へ遡り、現地語で地区名・警察署の一次情報を得 た run のみ正解圏（±100m）に到達。採用トレースは fugu-ultra（045547Z・0.8m）。 Point: Point: 抽出フラグ: Diver26{91370881074437184X} 抽出フラグ: Diver26{22.90655, 96.42319} 22
23. link / rch link sns/493pt ❌ の人物が 2023-09-17 に訪れた会場と座席番号を、会場名は現地語・座席は全要素ハイ フン連結で特定する。 LinkedIn 初正解: —(全run誤答) rch disinfo/500pt ✅ 「米軍機が北朝鮮/中国へ秘密物資」というデマを反証し、実際の目的と主要貨物を Flightradar24 画像から 1 文で答える。 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン ターン 入力トークン 出力トークン 94 53.7M 923K 3 183K 9,785 検索 156 検索 156 取得 89 コード実行 40 Web 取得 89 Web 画像解析 1 1 40 8 その他 8 人物特定 → 中国系SNS横断 → 2023-09-17行動特定 → 고척스카이돔/BLACKPINK到達 → 座席を転売値で捏造 LinkedIn 検索 2 画像解析 1 検索 2 画像解析 1 画像判読 → RCH4599/C-17 05-5140同定 → コールサイン裏取り → SCMP報道で確証 → The Beast先行輸送と結論 rch.png 会場・イベント(고척스카이돔 / BLACKPINK finale)までは正答圏に到達したが、座席の唯一の 一次ソース=本人のチケット券面画像に login/JS 壁で届かず。無関係な転売リストの座席を確証なく 代入し、全 28 run 誤答。 Point: 抽出フラグ: Diver26{고척스카이돔_FLOOR-F9-9-7} 「消えた航跡」の陰謀論に流されず、コールサイン RCH=米空軍輸送便の定型知識に 立ち返れたのが決定打。画像内の登録番号 05-5140 が SCMP 報道写真(尾番055140)と直結 し一次確証に到達。opus5 は 3 ターン最短で確信。 Point: 抽出フラグ: 大統領専用車を中心とする車列用装甲車両の先行輸送 23
24. suspicious_acft suspicious_acft report/500pt ✅ 元日本籍 Boeing 777(JA709J)のイラン移転疑惑について、動向説明・真偽の確度結論・確度向上 の収集計画を求める情報評価レポート。 初正解: Opus 5 ターン 入力トークン 出力トークン 36 8.06M 104K 検索 18 検索 18 地図・GIS 2 2 取得 24 Web 取得 24 その他 2 Web コード実行 13 コード実行 13 2 読解/機体特定 → hex AB7351でADS-B追跡 → FAA DBでEXP=GEORGIA確定 → 良性フェリー裏取り → 噂UNLIKELY(~10–15%)と判定 RFI 問いは「イラン移転の噂の真偽」であり目的地特定ではない。行き先を一点断定せず確度付き (UNLIKELY ~10–15%)で答えた唯一の run。決定打は FAA Releasable DB を自力取得し EXPCOUNTRY=GEORGIA を確定したこと。断定した gpt56/opus48 は相違解で誤答。 Point: 抽出フラグ: ex-JAL JA709J → N837KW を上海浦東へフェリー、FAA 抹消先=GEORGIA。イラン移転の証拠皆無 24