この記事では、フォーラムで印象に残った講演の内容と、そこから考えたことを共有します。タイムテーブルや講演動画・発表資料は以下のリンクから確認できます。

• MF2025プログラム（本会） – UMTP 特定非営利活動法人UMLモデリング推進協議会

参加の背景：データモデルとドメインモデルへの関心

この数年、データモデルや型への関心が強くなっていて、関連する本を何冊か読んでいました。そのなかで浮かんできた疑問が、「ドメインモデルって結局何だろう？」「データモデリングとどう違うのだろう？」ということでした。

そういう問いを抱えていたところにモデリングフォーラムの存在を知り、すぐに申し込みました。

当日の構成と全体の印象

フォーラムは、基調講演・複数の専門家による講演・パネルディスカッションという構成でした。パネルディスカッションは時間が合わずリアルタイムでは見られませんでしたが、講演だけでも十分に刺激的でした。登壇者の専門分野が違っていて、その”ズレ”がむしろ面白く感じたからです。同じ「モデル」という言葉でも、何を価値として置いているかが講演ごとにはっきり出ていました。

今回のフォーラムで特に思い出したのは、ダイクストラの「私たちの知的能力はどちらかというと静的な関係を使いこなすことに向いており、時間の経過とともに進化するプロセスを可視化する力は比較的弱い」（EWD215 “A Case against the GO TO Statement”）という言葉です。静的なもの（＝モデル）を使ってフィードバックを回し、より良いものを作る。テストもまた、開発者にとってのフィードバック装置である。そんな見方がフォーラム全体を通じた自分のテーマになりました。

基調講演：モデルの「類型」を整理する視点

基調講演は、関西大学総合情報学部の植原亮准教授による「科学的思考におけるモデル：説明、創造、そして概念工学へ」でした。モデルを3つに分類して紹介していました。

1. 物理的モデル — 路線図のように、実物を簡略化して表現するもの
2. 数理モデル — 運動を数式で表すもの
3. 数値計算モデル — シミュレーションに使うもの

ドメインモデルは、この中だと「図解などで人が理解しやすい形にした物理的モデル」に近いのかもしれない、と聞きながら考えていました。

印象に残った講演メモ

各講演で印象に残った話を、簡潔にまとめます。

• 全社データ基盤×MDM（真野正氏 / 株式会社データアーキテクト）：入力されたデータを経営へのフィードバックに変える視点。開発者が日常的にいじる対象というよりは、組織全体のデータガバナンスに関わる話で、フィードバックの時間軸も長めでした
• 仕様駆動開発（川島義隆氏 / 株式会社ウルフチーフ）：コードに寄りすぎず、データにも寄せすぎず、「もの（モデル）」として捉え直す提案
• AIコーディング（前田尚人氏・鈴木昴裕氏 / 株式会社東芝）：設計メタモデルを基盤に、生成AIで上流設計書から下流設計書を自動生成するプロトタイプの紹介。AIを”生成器”として扱い、人が品質を担保する分担で、ミッションクリティカル領域ならではの温度感が印象的でした
• RDRA×AI（神崎善司氏 / 株式会社バリューソース）：「要件定義の中心にモデルを置きLLMが出力した要件に責任をもつ」という、要件定義工程のモデリングにAIを使う実践の話

いちばん刺さった話：仕様駆動開発と「DSL」という原点の設定

特に面白かったのが、川島さんの「仕様駆動開発」でした。言葉だけ聞くと、最近の”仕様から一気に作る”系（短時間でウォーターフォールを回す、みたいな連想）に寄りそうですが、自分には力点が違って見えました。

ポイントは、「モデルからコードを生成する」流れで起きがちな落とし穴を、どう避けるかという話だったと思います。

• データモデルから始める場合：コードが”画面とデータをつなぐだけ”になりがち
• コード中心で進める場合：後から必要な情報が取れなくなったり、特定の言語やフレームワークに寄りすぎたりする

そこで提案されたのが「ドメイン特化言語（DSL）で記述する」という方法です。

エリック・エヴァンスが『ドメイン駆動設計』で書いたように、ドメイン駆動の主眼は「開発者とドメインエキスパートが同じ言葉で話す」ことにあります。コードとデータに引っ張られず、仕事や概念そのものをモデルとして捉えることが大事だと改めて感じました。

俗に言う「仕様書駆動開発」との違いは、おそらくここにあります。仕様書が画面やデータベースに囚われてしまうと、仕事や概念のモデルではなく、それを画面やデータベースから見た情報だけが残ってしまう。DSLで記述するアプローチは、その罠を避けるための原点の設定なのだと思います。

関連して思い出した3つの話

この話を聞いて、個人的に「近い論点だな」と感じたものが3つありました。

1) COBOLからJavaへのキャリアチェンジが難しかった理由（データ観の違い）

「スキルの問題ではなく、厳密なデータ観と緩やかなデータ観のミスマッチ」という整理です。特に「データが決まれば処理が決まる」という発想は、今回の”モデルの置き方”とつながって見えました。

• https://x.com/shupeluter/status/1990820903719211287

2) Railsの設計とイベント（texta.fm No.3の話）

RailsでAPIを設計するとき、イベントがうまく設計できると「前処理・後処理などの置き場所がおさまる」という話です。フレームワークの制約が強い世界では、設計がハマると綺麗に作れる一方、ハマらないとインピーダンスミスマッチが残ります。だからこそ「モデルをどう捉えるか」が大事、という自分なりの結論につながりました。

3) ロバストネス図を「書き捨てる」という発想（米久保剛さんの書籍）

今回の登壇ではありませんが、米久保剛さんが『アーキテクトの教科書』の中で、アーキテクチャ設計の際にロバストネス図を書き捨てる（＝理解のための道具に割り切る）ことを提案しています。モデルを「完成品として残すもの」ではなく「理解を深めるためのフィードバック装置」として使うという姿勢は、今回のフォーラムで感じたテーマとも重なります。

もう一つの発見：モデルは「完成品」より「フィードバックを得る道具」

今回もう一つ面白かったのは、「フィードバックの取り方（＝モデルの使い方）」が登壇者の主戦場によって違っていたことです。

• MDM：入ってきたデータを経営に返すためのフィードバック。開発者が直接触る対象というよりは、組織全体で長い時間軸をかけて回すもの
• 要件定義×AI：成果物（モデル）の叩き台を作ってレビュー可能にするフィードバック
• DDDの文脈：開発者とドメインエキスパートが”同じモデルで会話する”ためのフィードバック

テスト駆動開発で「コードとテストが開発者にとってのフィードバックになる」という話も、同じ着眼点だと思います。

つまり、モデルの価値は「完成品」として残すことではなく、「フィードバックを回すための装置」として使うことにあるのではないか。マスターデータマネジメントでは経営に対してのフィードバック、テスト駆動ではコードに対してのフィードバック、ドメインモデルでは関係者間の共通理解に対してのフィードバック。対象やサイクルの長さは違っても、モデルを介して改善を回すという構造は共通しています。

まとめ

実践系の動画とは違い、いろいろなことを考えさせられるフォーラムでした。「モデル」という同じ言葉を使いながらも、登壇者ごとに力点が異なっていて、その違いから自分なりの気づきを得ることができました。

今回のフォーラムに直接は関係しませんが、このエントリの背景にあった参考文献やリンクを以下に挙げます。

参考文献・リンク

• 『事業分析・データ設計のためのモデル作成技術入門』（佐藤正美著）— データを Resource と Event に分けて考える切り口が紹介されている
• 『システム開発・刷新のための データモデル大全』（渡辺幸三著）— 多様な「事実」を柔軟に表現する発想が紹介されていて刺激的
• 『データモデリングでドメインを駆動する』（杉本啓著）— 基幹システムの”基本の型”、疎結合の考え方、マネジメント／アクティビティなど学びが多い
• 『ドメイン駆動設計をはじめよう』（Vlad Khononov著）— イベントソーシングとドメイン駆動設計をつなげる
• 『関数型ドメインモデリング』（Scott Wlaschin著）— DDDでどうコードを書くかについて書かれていて面白い
• 『エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計』（Eric Evans著）
• 『アーキテクトの教科書』（米久保剛著）— ロバストネス図の活用など、アーキテクチャ設計の基礎を解説
• 川島さんのCosense（旧Scrapbox） — イミュータブルデータモデルなどの知見が公開されている

UnsplashのAlina Grubnyakが撮影した写真

こんにちは！　TOKYOに仲間入りして3年半になるシステムエンジニアのOです。今日は当社の社長・桜井についてご紹介させていただきます。

TOKYOにはJICA海外協力隊（青年海外協力隊）の出身者が多く在籍しています。私も入社前は、ガーナでPCインストラクターとして活動をしていました。

もちろん、桜井社長もその一員。1996年度3次隊でブータン王国に派遣され、システムエンジニアとして活躍していました。

社長の写真をHPに掲載しようとしたら…？

実は最近、桜井社長の写真を会社のホームページに載せようとしたところ、こんなエピソードがありました。

「桜井さん、隊員時代にブータンで掃除機をかけている写真ありましたよね？　HPに載せませんか？」と私が提案したところ、AIによって生成されたブータンで掃除機をかけている青年の画像が送られてきました

※社長ではありません

さらに、私が派遣されたガーナをはじめ、他のメンバーの任国の生成画像も届きました！

こちらはラオス↓

こちらはウズベキスタン↓

こちらはエクアドル↓

社長の画像生成スキルがすごい？！

ちなみに、私も社長を真似して画像を生成してみたのですが、イメージ通りにはならず、社長のような上手な画像を生成することはできませんでした。さすがは社長。適格な指示をすることに長けているようです。

↓私がAIに生成させた、ガーナ人が掃除機をかけている画像（指がブラシになっているし、一般的なガーナの家とはかけ離れている！）

ユニークなだけじゃない、頼れる社長！

そんなおちゃめでユニークな社長のもと、TOKYOのメンバーは毎日楽しく働いています。

でも、ただのユニークな社長ではありません。高い技術力を誇り、国内外での豊富な経験を活かして、社員一人一人をしっかりサポートしてくれる面倒見の良い社長です

もし、社長やTOKYOのメンバーについてもっと知りたい！　という方がいれば、ぜひお気軽にご連絡ください。お問い合わせはこちらから。

SAGA GISとの連携機能で高精度な地形分析を実現
SAGA GISは、地形解析や空間データ処理に特化した高機能なオープンソースGISツールであり、研究や実務における地理情報処理の多様なニーズに応えるために開発されています。このツールは、地形特性の解析、流域解析、空間統計分析など、地理空間データを利用した高度な分析を効率的に行うことができるため、地理学、環境科学、都市計画、森林管理など幅広い分野で活用されています。

特に、SAGA GISをQGISと連携させることにより、より直感的かつ効果的にその機能を活用することが可能です。この統合により、例えば平均傾斜の計算や地形分類、土壌侵食モデルの適用といった複雑な地形解析がより詳細かつ簡単に行えるようになります。QGISのユーザーフレンドリーなインターフェースとSAGA GISの強力な地形解析エンジンを組み合わせることで、地形特性を詳細に評価し、それらを基にした科学的かつ実務的な判断を支援します。

平均傾斜データは、森林管理において極めて重要な役割を果たします。具体的には、森林の管理や整備が行われるエリアの選定、施工方法の検討、さらには作業コストの見積もりや安全対策の策定において、地形的な制約を考慮する必要があります。例えば、急傾斜地では特別な機械や手法が必要となることから、事前に詳細な傾斜情報を把握することが計画の精度を大きく向上させます。また、平均傾斜を考慮することで、土壌侵食リスクの評価や水資源管理、さらに植生分布に基づく生態系保全の計画にも役立てることが可能です。

さらに、SAGA GISを活用した解析は、空間データの多次元的な特性を深く掘り下げることを可能にします。これにより、単なる傾斜データの計算に留まらず、例えば傾斜の方向性や標高の変化、地形区分といった多角的な視点から地形特性を総合的に分析することができます。これらのデータを基に、効率的かつ持続可能な森林管理計画を策定し、環境負荷の軽減や地域社会の利益向上につなげることが期待されています。

前提として、Ubuntu 22.04サーバでDocker Composeを利用してMattermostが動いていることとします。

１．https-portalの設定。

以下のコマンドでhttps-portalのymlファイルを作成します。

vim docker-compose.https-portal.yml

ymlファイルの中身はこんな感じになるかと思います。

version: '3'

services:
  https-portal:
    image: steveltn/https-portal:1
    ports:
      - '80:80'
      - '443:443'
    restart: always
    environment:
      DOMAINS: 'MattermostのURL -> http://host.docker.internal:8065'
      STAGE: 'production'
      FORCE_SSL: 'true'
      WEBSOCKET: 'true'
    volumes:
      - https-portal-data:/var/lib/https-portal
    extra_hosts:
      - 'host.docker.internal:host-gateway'

volumes:
    https-portal-data:

https-portal→ホスト→Mattermostの順に通信ができるようにhost.docker.internalという機能を使っています。host.docker.internalとはDockerコンテナからコンテナが動作しているマシンにアクセスするための特別なDNS名です。この機能を使うと、コンテナ内部からホストのIPアドレスを指定せずにホストのサービスにアクセスすることができます。

２．Mattermostのymlファイルの設定。

ローカルホストからのみ通信できるように、Mattermostの記述のポート部分を以下のように設定します。172.17.0.1はDockerがホストに割り当てるデフォルトのIPアドレスです。

    ports:
      - '172.17.0.1:8065:8065'

３．Mattermostの再起動。

一度、動いているコンテナを停止し、Mattermostを再起動します。https-portalをリバースプロキシとして使うので、これまでwebサーバおよびリバースプロキシとして使っていたnginxのコンテナは動かしません。

以上の手順で、https-portalをリバースプロキシとして使ったMattermostの環境構築ができました。これでSSL証明書の自動更新ができるようになったのとリバースプロキシを分離したことで、今後の管理がより簡単になりました。

私は以前、短い期間でしたが農家さんのお手伝いをしていた経験があります。そこは、ITとはあまり馴染みのない環境で、昔ながらの方法を実践している農家さんでした。

近年、農業におけるIT技術の導入は急速に進んでいます。
スマート農業やデジタル農業などの言葉も最近ではよく耳にするのではと思います。その背景には、農業の効率化や生産性向上が求められている現状があります。

IT技術の一環として、データの収集と分析が重要な役割を果たしています。これにより、作物の管理がより簡単になり、収穫量や品質の向上が期待されています。例えば、センサー技術を用いて土壌の状態や気温、湿度などをリアルタイムで監視することで、最適な水や肥料の量を決定することができるようになりました。また、ドローンの利用により、農地の健康状態や作物の成長状況を一目で把握することも可能になりました。

さらに、AIやIoTを活用したシステムも登場しています。AIを用いた画像認識技術により、病害虫の早期発見が可能となり、迅速かつ適切な対策を講じることができます。また、IoTデバイスを活用した遠隔監視や自動制御システムにより、労働力の不足や高齢化といった課題にも対処することができます。

私がお手伝いしていた農家さんでもIT技術の導入が進むのでしょうか。今後、ITと農業がどのように進化していくのか、その動向に注目していきたいと思います。

イントロダクション

この記事では、インドネシアで導入されたネットワーク侵入検知システム（NIDS）の次世代バージョンである「Mata Elang」について紹介します。Mata Elangは、従来のMata Garudaシステムの課題を克服し、クラウド技術やビッグデータを活用することでネットワークセキュリティを強化しています。以下では、NIDSの基本概念、Mata Garudaの概要とその課題、新システムMata Elangの技術的特徴について詳述します。

NIDSとは何か

ネットワーク侵入検知システム（NIDS）は、ネットワークトラフィックを監視し、不正アクセスや攻撃を検知するためのシステムです。シグネチャベースのNIDSであるSnortは、一般的に使用されているツールの一つで、ネットワーク上の異常な活動を検出するために広く利用されています。

Mata Garudaの概要と課題

Mata Garudaは、インドネシアのインターネットインフラストラクチャ調整センター（ID-SIRTII/CC）によって導入されたNIDSです。2014年に12のISPルーターに実装され、インドネシアのインターネットトラフィックの中で最も多くのデータを処理しました。各センサーはパケットをスニッフィングし、毎分防御センターに侵入ログを送信するという役割を担っていました。

しかし、システムにはいくつかの課題がありました。データの急増に伴い、テーブルの結合クエリが遅くなり、OLTPデータベースサーバーの負荷が高まるなどの問題が発生しました。また、クラウド技術やビッグデータ技術の普及により、システムのスケーラビリティやデータ処理能力が限界に達していました。

Mata Elangの技術的特徴と改善点

Mata Elangは、これらの課題を解決するために設計された次世代のNIDSです。以下に、その主な技術的特徴と改善点を示します。

1. クラウドベースの設計: Mata Elangは、クラウド技術を活用して、センサーの迅速な展開とデータの効率的な処理を実現しています。Dockerを使用してセンサーをコンテナ化することで、スケーラビリティと管理の容易さが向上しました。
2. ビッグデータ処理: データの収集、ストリーミング、処理にはApache Kafka、Hadoop、Sparkなどのビッグデータ技術が導入されています。これにより、データの大量処理が可能になり、リアルタイムでのデータ分析が実現しました。
3. メッセージングミドルウェア: MQTTとKafkaを組み合わせたメッセージングミドルウェアを採用し、データの低遅延かつ高スループットな通信を実現しています。これにより、センサーから防御センターへのデータ転送が最適化されました。
4. 可視化とダッシュボード: ユーザーがネットワークセキュリティの状態を監視できるダッシュボードと攻撃マップを提供しています。Python Flask（注：最新バージョンでは使用していないそうです）を使用して開発されたウェブベースのサービスにより、ユーザーは攻撃の統計データやセンサーの活動をリアルタイムで確認できます。

結論

Mata Elangは、従来のMata Garudaの課題を克服し、クラウド技術とビッグデータ技術を組み合わせることで、より高度なネットワークセキュリティを提供します。この新しいプラットフォームは、センサーの迅速な展開、効率的なデータ処理、そしてリアルタイムの可視化を実現し、ネットワーク管理者にとって強力なツールとなるでしょう。

Mata Elangの導入により、インドネシアのインターネットインフラストラクチャのセキュリティが一層強化され、今後も進化し続けることが期待されます。

就活生にとっては何度も自己PRを書き直したり、志望動機を見直ししたり忙しい時期をお過ごしでしょうか。また、新入社員にとっては初めての出社や研修で緊張とワクワクの中、業務に従事してお過ごしではないでしょうか。

春らしく、今年は弊社にも新入社員が２名も入社してくれました！
お二人ともとても優秀で、社内が少しにぎわっています。仲間が増えると新しい風が吹いて嬉しいですね！新入社員が自立して業務に取り組めるよう、弊社もサポートしていきたいと思います。

さて、今回Arduino（マイコンボード）のロボットを作成して、携帯アプリからBluetoothで操作するというイベントに参加してきました！

本日は皆さんご存じのマイコンボードについて浅い知識ながらご紹介したいと思います。

マイコンボードについて

マイコンとはSoC (System on a Chip) の一種であり、元々複数のチップで構成していたコンピュータシステム(CPUコアやDSP、記憶装置、タイマ、VSBやイーサネット)を、1つのチップ上で実現したLSI(大規模集積回路)です。マイコンボードとはマイコンを搭載した基板のことで、入出力回路などの周辺回路が加わっており、これを使えば手軽にマイコンを利用することができます。このあたり、情報技術の資格試験でも出題されます。

マイコンボードを利用したプログラミングは組み込み系プログラミングです。”プログラム”というとサーバーやコンピュータ内で動作するウェブシステムを思い浮かべる方が多いかと思いますが、組み込み系プログラムでは電気の流れを制御する入出力回路をコントロールすることができ、身の回りにある家電、例えば炊飯器の温度調整やエアコンの風量調整などに使われています。

広義のマイコンボードにはArduinoやRaspberry Piなどがあげられます。

これらの扱いはとっても簡単で、Raspberry Piに関してはLinux由来のOSも入っているのでほとんど小さなパソコンです。（サーバーにもなるため、弊社にも実験的にRaspberry Pi 4がいます。)

個人的に凄く魅力を感じている点は、安価で多機能！というところです。価格帯は500円からと安価で、性能の高いRaspberry Piでも１万円強で購入できます。かなりアバウトですが興味がある方はぜひ調べてみて下さい。使い方は本当に様々ですが、例えばモニター・キーボード・マウスと合わせて２万円くらいで簡単なプログラミングの練習ができるくらいのPCをセットアップすることが可能です。

多機能と言いましたが、入出力の制御に興味がある場合はRaspberry PiやArduinoなどのマイコンボードと合わせてブレッドボードの利用が可能です。

はんだごてがなくても簡単な電子回路を実現できます。家庭内に湿度調整器とか、作ってみたくないですか？

NIC（ネットワークインターフェースカード）もついているため、ネットワークに接続してIoT機器に早変わりというわけです。（くら寿司がRaspberry Piを導入しているのは有名ですよね！）

前置きはさておき、ロボット作成イベントの様子をご紹介します！

１．ロボサッカーイベントで受賞しました。(※２位でした)

今回参加したイベントは事前に用意されているArduinoと各部品を利用して、設計書の通りにモーターを接続しサッカー用のラジコンを作成するというものでした。ボディは創意工夫を凝らして、サッカーの勝負を行いました。参加メンバーは４人ずつで、規模としてはおよそ８チームです。各チーム、４時間ほどかけてロボットを組み立てます。

当日はサッカー競技場が用意されていて、手元のスマートフォンで操作して相手チームよりも先にゴールを決めた方が勝ちです。戦いはトーナメント戦でしたが思いがけず２位に入賞できたので賞品がもらえました。２位の賞品は小型のArudinoとロボット作成可能なパーツでした。（なんと、3Dプリンタを利用した手作りのもの！）入賞は３位までだったようです。

２．携帯アプリから操作指示を出しました

開発環境はArduino IDEを利用しました。ソースコードは今回残念ながらすでに用意されていて、実行確認する程度でした。しかし時間に余裕があれば試合に向けてコードのアレンジが許可されていました。携帯にも該当のアプリをダウンロードして、各指示ボタンを押すと指示通りの方向に動くようプログラミングされていました。指示内容はとてもシンプルで前進、後進、右方向、左方向、くらいです。

３．既に設計図とプログラムは用意されていましたが楽しく作成できました

イベント開始時、電子回路図とプログラムが既に用意されていると聞いて少し残念に感じました。実際に手で回路をつなげて、そこからプログラムで指示出しするのが面白い所じゃないの！？という思考です。ボタン一つで自分の用意したプログラムの指示通りにものが動いているのを目にすると、分かってはいても面白いですよね。しかし、今回、やってみて０からのセットアップだとかなり時間がかかることが分かりました。１日のイベントだとこのくらいが精一杯か。。。

あとは、用意されたソースコードでもダウンロードして、ソースコードの中身が目に見える形だとそれなりに自分で作った感覚を味わえる事もわかりました。今回参加したイベントではプログラミングに関して全くの初心者から、いつも参加している上級者まで多様なメンバーがそろっているようでした。

マイコン操作の初歩の初歩としてはこのようなイベント参加も楽しいのかも！？

弊社では、プログラミングに関して全くの初心者から工夫を重ねてIoTシステムを提案できるような上級者まで、国際協力に携わりたい幅広く多様なメンバーを募集しています！

一緒にIT×国際協力に挑みませんか？

採用ページはこちらです。

お問い合わせ先：contact@tokyo-ict.com

今回作成したものをおまけで写真に載せておきます。参加女性陣の希望により先頭に無理やりつけられた耳（猫型ロボットをイメージ）と走行中に光るLEDがこだわりです。

• サイバーセキュリティの基礎知識
• サイバー攻撃への対応ワークショップ（トリアージ編）

１．サイバーセキュリティの基礎知識

CIAコンセプト

サイバーセキュリティの根幹となる３つの価値：「機密性（Confidentiality）」、「完全性（Integrity）」、「可用性（Availability）」
これら３つが保たれていることが、サイバーセキュリティにとって重要です。

サイバー攻撃の種類

マルウェア、ソーシャルエンジニアリング、DoS攻撃について簡単に紹介がありました。
たとえばマルウェアについては、
・ウイルス、ワーム、トロイの木馬、ランサムウェアといった種類
・既知のマルウェアはハッシュ値で判別されること
・C＆Cサーバというサーバが攻撃の拠点となること
など。

CSIRT

サイバー攻撃への対応は、CSIRTと呼ばれるチームが担当することになります。
企業や公共団体など各組織は、自組織でCSIRTを用意したり、少なくともサイバー攻撃が発生した場合の対応手順を整備しておくことが重要です。

２．サイバー攻撃への対応ワークショップ（トリアージ編）

インシデントレスポンスと呼ばれる、サイバー攻撃が発生した場合の一連の対応がNIST(米国標準技術研究所)などで定義されています。
その中でも今回は、初期段階で行う「トリアージ」を体験しました。
参加者はCSIRTメンバーになりきって、同時に複数のインシデント報告があったと仮定し、各インシデントの対応優先度を決めることにチャレンジしました。
緊急性の高い本番さながら、非常に短時間のトリアージ体験となりましたが、各参加者がそれぞれの視点から意見を出し合い、たいへん盛り上がりました。

今回は時間の関係上、トリアージまでとなりましたが、ぜひ次回インシデントの原因分析などさらに先のステップの勉強会もやりたいですね。

そんな背景から、先日手軽に使えるデータベースツールを検討する機会がありました。

いままでノーコードツールにはほとんど触れてこなかった筆者でしたが、やってみるといい感じですね。

Airtable

今回触ってみたのはAirtableというツールです。インストール不要、サインアップしてWEB上で利用できます。

Airtable公式ページ

難しい操作なしでポチポチやっていくだけで、テーブルがどんどん作成できます。

Excelからインポート、CSVにエクスポートなども可能。

データ登録フォーム

おーすごい、と思った１個目です。

Airtable上で作ったテーブルに紐づけて、フォームを作成できます。フォームにはテーブルのフィールド（Name、Birth_dateなど）が埋め込まれており、このフォームに回答すると、自動でデータがテーブルに登録されます。

このフォームはURLをシェアすることができ、Airtableアカウントを持っていなくても回答できます。管理者以外でも簡単にデータ登録できるということですね。

有料プランではフォームの見た目も変更できるようです。

メール連携

おーすごい、と思った２個目です。

AirtableにはAutomation機能があり、トリガーとアクションを設定して自動処理を定義できます。

たとえば、

・テーブルにデータが登録される(トリガー)　⇒　Gmailからメール送信する(アクション)

といった定義をしてみます。

さきほどのフォームとつなげて使えば、

・フォームでデータ登録、メールアドレスも入力してもらう　⇒　テーブルに自動でデータ登録(トリガー)　⇒　メールアドレスに自動でメール送信(アクション)

などできます。

いろいろなビュー

ひとつのテーブルに様々な種類のビューを複数作成できます。ビューの種類を変えれば、カレンダー形式でデータ表示できたり、またフィルターを設定すれば特定の値を持つデータだけを表示できたりします。

無料から利用可能

上記に挙げた機能は無料プランで利用可能です。無料でも十分活用できそうな充実度になっています。

規模が大きくなってくると、有料プランへの変更が必要になってきそうです。

【公式】プランごとの比較

部署内など小規模な範囲のデータ管理であれば、Airtableの無料プランで十分まかなえるかも・・

導入も操作もとにかく簡単で、おもしろいですよ

柔軟な発想を求められたり、普段は触れることのない言語やツールに挑戦することができたり、と楽しい大会でした。
主催いただいた皆様に感謝です。

ただ、最新の脅威や技術的な問題について勉強不足を痛感させられる二日間でもありました。
これまでも何度か参戦してきましたが、年々問題が難しくなっている気がします。
常に知識をアップデートして、次こそは難題に挑戦できるレベルになっていたいです。