プログラミングで、複雑な問題を解く力を伸ばしたい。日本情報オリンピック女性部門（JOIG）は、女子中高生などが情報科学に挑戦する競技です。一般社団法人情報オリンピック日本委員会が主催し、科学技術振興機構が共催しています。
問題を分析し、解く手順を考え、プログラムで確かめた経験は、情報・理工系の総合型選抜や公募推薦で、自分の学びを具体的に伝える材料になります。
参加資格と、JOIとの関係
JOIGは、ヨーロッパ女子情報オリンピック（EGOI）の日本代表選考にもつながる大会です。JOIに参加登録した女性はJOIGにも自動的に登録され、最初の予選は共通で実施されます。
2026／2027年大会の応募資格は、高校3年生相当以下の女性で、生年月日が2007年4月2日以降であることなどです。一方、JOIGセクションやファイナルへの進出対象は、高校2年生相当以下です。上の段階を目指す場合は、高校1・2年生までの準備が重要になります。
| 段階 | 2026／2027年大会の流れ |
|---|---|
| ステップ1 | JOI一次予選と共通。9月・10月にオンラインで実施 |
| ステップ2 | JOI二次予選と共通。11月にオンラインで実施 |
| ステップ3 | JOIセミファイナルと共通。1月に実施 |
| ステップ4 | JOIGファイナル。3月に実施予定 |
日程や参加条件は年度の要領で確認できます。2026／2027年大会は、一次予選の回数や、次の段階への進出方法にも変更があるため、以前の大会と同じ条件で考えないようにすると準備しやすくなります。
競技で評価されることと、選考の仕組み
各段階では、与えられた課題を解くプログラムを作成します。作品紹介やプレゼンテーションを採点する形式ではなく、競技課題を解く力を得点で評価する仕組みです。
2026／2027年の共通一次予選は6題で、基本的なプログラムを書く問題と、効率のよいアルゴリズムを考える問題を含みます。一次予選の加点後の成績が300点以上なら、JOI予選Bランク・敢闘賞の対象です。二次予選への進出は500点以上のほか、所定の条件を満たすAtCoderの成績などによる方法もあります。
| 段階 | 進出・評価の仕組み |
|---|---|
| JOIGセクションへの進出 | 二次予選の成績などで約30人を選出。AtCoderの成績を使う選考では事前申請も必要 |
| JOIGファイナルへの進出 | セミファイナルのJOIGセクション成績上位約15人 |
| EGOI代表選考 | ファイナルの競技成績などに基づき決定 |
正しく動くプログラムと、入力が大きくなっても処理できる方法を考える力を、段階的に鍛えるとよいでしょう。小さい例を手で確かめ、まず解ける方法を作り、その後で計算量を減らす練習も役立ちます。
出典：公式・競技内容、共通予選・進出条件、JOIGセミファイナル
予選ランクと、金賞・銀賞・銅賞の違い
予選のランク、ファイナルへの進出、国内のメダル、国際大会でのメダルは、それぞれ別の実績です。どの段階で得た結果かを整理すると、自分の到達点が伝わります。
| 実績 | 意味 |
|---|---|
| JOI予選A・Bランク | JOIと共通で行う予選の成績区分 |
| JOIGファイナル進出 | 国内の最終段階への進出 |
| JOIG金賞・銀賞・銅賞 | 国内ファイナルの表彰 |
| EGOI日本代表 | 国際大会への代表選出 |
| EGOIでのメダル | 国際大会での結果 |
2025／2026年のJOIGファイナルは、2026年3月20〜24日に開催されました。競技は3回、各回4題で、1題100点、合計1200点満点でした。公式記録では、合計546点以上の4人がEGOI2026の日本代表に選ばれています。この点数は、その年の結果です。
実際のメダリストと、出題された課題
2025／2026年大会の国内メダリストは、次の4人です。学年は2026年3月時点のものです。
| 国内の賞 | 選手・在学校 |
|---|---|
| 金賞 | 籏智里奈さん・洛南高校1年 |
| 銀賞 | 盧馨儀さん・筑波大学附属高校2年 |
| 銅賞 | 谷瞳さん・久留米大学附設高校1年 |
| 銅賞 | 藤居快さん・北海道札幌南高校1年 |
高校1年生の受賞例もあり、早い段階から競技に取り組む目標を考えられます。大会公式は、競技問題や解説、サンプルプログラムも公開しています。
「マカロン」で考える、並びと区間の扱い
2026年のファイナルでは、種類の異なる品が並ぶ列について、条件を満たすために隠す区間の長さを求める課題が出されました。入力する個数の上限は50万で、小さい入力向けの小課題も用意されています。
このような課題の練習では、小さい例を自分で作り、答えを確かめるところから始められます。同じ処理を何度も繰り返していないか、必要な情報だけを数えられないかと考えると、効率の改善に取り組めます。
「鉄道旅行4」で考える、最適な選択
同じ大会の「鉄道旅行4」は、駅の位置と距離に応じた運賃の規則がある中で、途中下車も使いながら必要な運賃を最小にする課題です。
日常的な題材でも、条件を数や列として整理し、何を比較すればよいかを考える必要があります。過去問を解いた後に、自分の方法で処理する回数を見積もり、公式解説と比べる練習もできます。
競技プログラミングの学びを、推薦対策へ
ランクや受賞名に加え、考え方をどう改善したかまで説明できる実績があると、情報系で学びたい内容も伝えやすくなります。
例えば、最初はすべての組合せを調べていたが、データの持ち方を変えて処理を速くした、という経験を整理できます。誤った答えになる入力を見つけ、原因を直した経験も、検証の過程として説明できるでしょう。
基本情報技術者や数学検定などの学習と組み合わせれば、資格で得た知識を競技のどこで使ったかも示せます。学習記録には、課題、最初の方針、改善した点、次に学びたいことを残しておくと、志望理由書や面接の材料になります。
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