Fixstars 高速化コンテスト 2026 結果発表：東大院生・井上卓哉氏が約51.6倍の高速化を達成し2連覇

Fixstars 高速化コンテスト 2026 開催結果

Fixstars 高速化コンテスト 2026 開催結果

株式会社フィックスターズは、2026年2月19日から3月2日にかけて開催された「Fixstars 高速化コンテスト 2026」の結果を発表しました。本コンテストはプログラムの処理速度を競うもので、今回で2回目の開催となります。募集開始からわずか1日でエントリーが100名を超え、前回を上回る過去最多の179名（学生170名、エキシビション9名）が参加し、熱戦が繰り広げられました。

難解な課題「最強パーティ結成！」

今回の課題は「最強パーティ結成！」と題され、グラフ理論におけるクリーク探索に128次元の多次元制約判定を組み合わせた、高度なアルゴリズムと実装力が問われる難問でした。参加者はこの複雑な課題に対し、プログラムの高速化技術を駆使して挑みました。

優勝は井上卓哉氏が圧倒的な記録で2連覇

本コンテストを制し、見事2連覇を達成したのは東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程3年の井上卓哉氏（ハンドルネーム：yokozuna57）です。井上氏はLARGEケース（N=64）を平均0.198msという驚異的な速度で処理し、課題提出者の全体中央値（10.240ms）と比較して約51.6倍もの高速化を達成しました。

井上氏の解法には、AVX-512命令セットの活用、非再帰DFSによる手動スタック化、さらには要求値が厳しい次元を優先判定する並べ替えなど、計算機のポテンシャルをミリ秒単位で引き出すパフォーマンスエンジニアリングの真髄が凝縮されていました。

入賞者一覧

上位陣はコンマ数ミリ秒を争う極めてハイレベルな戦いとなりました。最終順位は以下の通りです。

順位	氏名・ハンドルネーム	所属	賞金
優勝	井上卓哉（yokozuna57）	東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程3年	50万円
準優勝	CleverElsie	–	20万円
第3位	EK55	–	10万円
第4位	Jinapetto	–	5万円
第5位	rogi52	–	1万円

優勝者コメント

井上卓哉氏はコンテストについて「Fixstars 高速化コンテストは、普段の競技プログラミングとは少し違った問題との向き合い方ができて面白いです。前回に引き続き優勝できて良かったです。」とコメントしています。

株式会社フィックスターズについて

株式会社フィックスターズは、「Speed up your AI」をコーポレートメッセージに掲げるテクノロジーカンパニーです。計算資源を最大限に活用するソフトウェア最適化技術を駆使し、AIモデルの推論処理と学習プロセスの両面で圧倒的な高速化を実現しています。医療、製造、金融、モビリティなど様々な分野で、次世代AI技術の進化を推進しています。