はじめに ソフトクリエイトで Microsoft 365 の設計・構築を担当している、 野菜トリプル  です。 Entra/Intuneなどのインフラ、Defenderなどのセキュリティ製品の導入と並行して、SharePoint の設計・構築および管理者教育を担当しています。

初めてブログを書きました。キクと申します。 普段はPower Platform関連の業務対応をしているエンジニアです。 今回は私がPower Automateを触り始めたころに苦戦したフローについて解説します。その内容は、

2026 年 5 月 21 日から 23 日に開催された「第 21 回情報危機管理コンテスト」にて経済産業大臣賞 と AWS 賞 を受賞した 『ITソルーション室_げんこつ』 の皆様にインタビューを行いました。 情報危機管理コンテストは、企業インフラを模した環境で発生するセキュリティインシデントに対し、参加チームが調査・対応を行い、主催者が用意した窓口へ報告を行う実践的なコンテストです。今回はチーム編成や役割分担、コンテストへの準備に加えて、生成 AI の活用が進むなかでのインシデントレスポンスの変化についてもお話をうかがうことができました。インタビュー記事を通して、コンテストで得た学びや、これからのクラウド、AI 、自身のキャリアイメージなどをお伝えできればと思います。 ITソルーション室_げんこつ 静岡大学 総合科学技術研究科 情報学専攻 1 年 河口 欣仁 氏 情報学部 情報科学科 3 年 高島 湊斗 氏 総合科学技術研究科 情報学専攻 2 年 髙橋 陽拓 氏 情報学部 行動情報学科 4 年 齊藤 遼太 氏 日々の研究や活動について AWS : はじめに、日々どのような研究や活動をされていますか。 河口 : 教育分野での LLM エージェント活用を研究しています。個人的には Web 開発の経験が長く、アルバイトや受託開発のほか、AWS と関わりのある企業に 1 年ほど在籍していたこともあります。 齊藤 : サイバーセキュリティ領域で、バイナリの静的解析やデコンパイラの研究開発が専門です。セキュリティ・キャンプでは受講生・講師の両方を経験し、サイバー・スレット・インテリジェンス領域でのインターンも経験しています。 高島 : 自分で法人を立ち上げ、AI システムの PoC や業務システムの受託開発をしています。法人設立から半年ほど、個人事業も含めると数年ほどシステム開発に携わっています。 髙橋 : 生成 AI 系の研究で、オントロジーを AI に読み込ませ、背景の概念が変化したときにマッピングを自動化するテーマに取り組んでいます。 『げんこつ』 と ITソルーション室について AWS : ITソルーション室とはどのような組織ですか。 齊藤 : 静岡大学 情報学部の学生団体です。浜松キャンパスで IT やパソコンのトラブルを持ち込んでもらい、学生が一次対応として解決しています。年間 100〜200 件ほど対応しています。大学から部屋と予算をいただき、独自ネットワークの運用や勉強会、コンテスト出場といった活動をしています。アクティブメンバーは約 40 人で、浜松キャンパスの人なら誰でも入れます。 AWS : チーム『げんこつ』の成り立ちを教えてください。 齊藤 : もともと「 sawayaka-sec (さわやかセキュリティ)」というチームが 6〜7 年前に大木研究室から始まり、情報危機管理コンテストで受賞するなど実績を重ねてきました。そこから系譜が続き、当初は研究室メンバーが多かったのですが、次第に ITソルーション室のメンバーが増えました。今年は研究室系が私だけになったため、チーム名を「げんこつ」に変更しました。情報危機管理コンテストには通算 8 年参加しています。 コンテストでの役割分担 AWS : 今回の役割分担はどのように決めましたか。 齊藤 : 私がコマンダーとして全体の意思決定・レポーティング・先方とのやり取りを担当しました。他のメンバーには、意思決定に必要な情報を集めるファストフォレンジックを分担してもらいました。 河口 : 準備段階でも役割が分かれていました。得意領域の調査、事前に環境を再現して起きそうなことを練る人、エージェントを前もって作る人、特化した MCP を作る人もいました。 AWS : 役割の割り振りはどう決まるのですか。 齊藤 : 明確に指名するのではなく、「エージェント基盤をなんとなく用意しておいてね」「こういう技術が使われそうなので予習しておいてね」といった形です。お互いの得意分野を分かっているので、自然と決まっていきます。 コンテストで得た学び AWS : 今回のコンテストで得た学びを教えてください。 齊藤 : AI エージェントを使えば、インシデントレスポンスの技術的な部分の 8 割ほどを代替できる時代になったと感じています。コンテストは、かつて技術とそれ以外が半々だったのが、意思決定のゲームに変わってきています。その中で我々が明確にミスしたのは、意思決定のときに「仮定」と「事実」を混同した点です。結論ありきで「この仮定が正しければこうなるはずだ」という調査をしてしまいました。「2 時間以内にどうにかしてください」という時間的プレッシャーもありました。 河口 : エッジで情報を集めるメンバー間で横のコミュニケーションから筋の通らない仮説が立ち、「この結論を論じるために情報を取りに行こう」という合意をコマンダーに投げてしまうことがありました。コマンダーもエッジの人間も、その状況をメタ的に認知できていなかったのが反省点です。 AWS : 次に活かすとしたら、どのように改善しますか。 河口 : 自分たちがどういう情報にアクセスでき何を知れるのかを初動で把握し、症状と原因を分けて考えるべきでした。症状の原因を当てずっぽうに追うのではなく、アクセスできる情報を一つずつ見て原因を探り当てるべきだったと思います。 齊藤 : インシデントレスポンスに残る技術的要素とは、「今使える事実は何が存在し、どこから取りうるのか」に対する直感を持っていることだと思います。今回、AWS コンソールに対してその直感を持っている人があまり多くなかった。 髙橋 : その直感を持っていたチームがあり、彼らは対象環境をほぼ完答していました。我々はプレッシャーの中で「こうすればうまくいくだろう」という方向に飛びつき、そこで 30 分ほど失ったのが大きかったです。 今後のキャリアへの影響 AWS : 今回の経験は今後のキャリアにどうつながりますか。 髙橋 : 一次情報や確定したドキュメントを大切にする姿勢は、今後も活かしていきたいです。 高島 : 先ほどの「結論ありきで情報を探してしまった」反省で、結論を一番出していたのは僕だと思います。今後は AI に自分が収集しきれない範囲まで集めてもらい、自分は意思決定に時間を集中させたいと考えています。 齊藤 : 私の専門のバイナリ解析は、インテリジェンスが欲しいから行うものです。マルウェアを解析して通信先を突き止め、攻撃者の属性（アトリビューション）を導く。そのためには事実とインテリジェンスの切り分けが重要で、当面は人間側にも一定の専門性が求められます。AI を前提とした専門性について考えるきっかけになりました。 河口 : 大きく 2 つあります。1 つは、インシデントが起きる前提でどう対応するか、信頼性の高い環境をどう作るか、許容されるダウンタイムについて利害関係者とどう合意するか、といったことを具体的に考える機会になった点です。作り込まれたシナリオが良い材料になりました。もう 1 つは、シビアな事態でのチームや個々のメンバーの心情をキャッチする大切さです。情報は人的要因で歪むことがあるので、心理的安全性に配慮したコミュニケーションと、二人で一緒に確認する進め方が大事だと感じています。 これから参加される方に向けて AWS : 最後に、これから参加される方へ一言お願いします。 齊藤 : 本物に近いインフラの上で本物に近いインシデントが起きる体験は、学生が独力で用意するのはかなり難しい。それが無料で参加でき、決勝まで進めば会場（和歌山県白浜）までの費用も負担されます。机上演習としての学習効果は高く、私は 3 回参加しましたが毎回学びがあります。最近は出場チームが固定化しつつあるので、参加チームが増えてほしいと思っています。 おわりに ITソルーション室_げんこつ の皆様、お忙しい中インタビューに快く対応いただきありがとうございました。 このブログは、2026 年 8 月時点の情報に基づいて ソリューションアーキテクト 深井 宣之 が執筆しました。