フィックスターズの採用大学｜公式実績と技術選考・応募準備を解説

大学公式の就職実績を、年度・課程で分けて確認する

東京大学の2025年度資料には情報通信・サービス業の人数が載っていますが、これは業種全体の人数です。フィックスターズ単独の人数ではありません。また、学部と修士の就職先が一つの表にまとめられているため、計数工学科の学部からの実績だけに分解していません。[1]​​​​​‌​​‌‌​​‌​‌​‌‌‌​​​​‌‌‌​​‌‌‌‌‌‌‌​​‌​​‌‌‌​​‌​‌‌‌‌‌​‌​​​​​‌‌​‌‌

新領域創成科学研究科の資料では、メディカル情報生命専攻の修士と、物質系専攻の博士を別に確認できます。近くには博士課程への進学人数も載っていますが、それを企業への就職人数と混ぜないようにしています。専攻から入社後の担当業務を推測することもできません。[2]

筑波大学は、情報理工の博士前期課程の人数を示す資料と、複数のプログラムをまとめた就職先例の資料が別にあります。後者では情報理工学とライフイノベーションの生物情報分野が同じ欄のため、一方だけの実績にしていません。知能機能システムの欄にも社名がありますが、人数を示す表ではありません。[3] [4]

関西学院大学では、2024年度の博士前期課程の欄を確認しています。同じページにある学部卒業生や別年度の一覧とは分けて読みます。ページが情報工学課程の案内であっても、そこに明示されていない大学院の研究科・専攻名を補っていません。[5]

これらは各大学が公表した範囲であり、会社の採用大学すべてを示す一覧ではありません。応募人数や通過率も分からないため、大学ごとの難易度を比べる材料にはできません。自分の大学が表にない場合も、現在の求人で条件を確かめることが出発点です。

高速化によって、何ができるようになるかを考える

フィックスターズはパーパスの中で「できなかった計算をできる計算にする」と示しています。ソフトウェアを効率的に動かし、計算に必要な消費電力を減らすことも掲げています。単に新しい機能を増やすだけでなく、計算をどのように実現するかに関わる会社として理解できます。[10]

公式のプロジェクト紹介には、ストレージ制御、組込み機器の画像認識、AI関連処理の並列化、大規模計算システムでの高速化などが並びます。同じプログラミングでも、画面を作ることに関心があるのか、処理の仕組みや性能を掘り下げることに関心があるのかを、自分の経験から考えてみましょう。[11]

志望理由では、高速化が好きという言葉の後に、なぜ興味を持ったかを説明したいところです。研究の集計に時間がかかった、計算を待つ間に試せる条件が限られた、使う機器によって動き方が違ったなど、実際に経験した疑問があれば出発点になります。業務と同じ規模でなくても、関心が生まれた場面を具体化できます。

新卒求人は、情報系専攻でなくても研究などでプログラミング経験がある人を歓迎する旨を示しています。ただし、経験そのものが不要という意味ではありません。専攻名だけで合う・合わないを決めず、使った言語、実行した環境、自分で考えて修正した範囲を整理してみてください。[7] [8]

高度な開発環境を持っていない人も、まず手元で動く小さなプログラムを丁寧に確かめられます。大きな計算機を使った経験を装う必要はありません。自分が確認できる条件の中で、何を調べ、どこまで分かり、何が次の課題かを説明する準備ができます。

技術への関心を示すために取り組みたい4つの準備

ここからは、会社の仕事と選考内容を踏まえた準備の提案です。会社が指定する試験問題や合格基準ではありません。公開してよい自分の制作物や研究を題材にし、実際に確認した結果と、まだ試していない案を区別してください。

1．遅いと感じた処理を、条件をそろえて測る[11]

高速化の仕事に関心があるなら、何となく速くなったという感想から一歩進み、どの条件で比べたかを説明する練習ができます。自分で作った集計や検索、画像処理などの小さなプログラムを一つ選び、入力の内容と実行環境を記録します。

処理を変える前に、どの部分に時間がかかっていそうかを予想し、測って確かめます。比較する際は、入力の量や使う機器などをそろえ、何回実行した結果かも残してください。一度だけの結果で効果を言い切らず、値がばらつくならその事実も記録します。

測定値をまとめるときは、プログラム全体の時間なのか、一部の計算時間なのかを明確にします。準備やデータの読み込みを除いた場合は、その範囲も伝えます。都合のよい部分だけを示すのではなく、利用する人にとって何が改善されたのかを説明できるようにしましょう。

思ったほど速くならなかった場合も、何が分かったかを残します。最初に疑った箇所が原因ではなかった、別の処理の待ち時間が残ったなど、仮説を見直した過程を話せます。数値の大きさを競うだけでなく、性能を調べるときの考え方を示す材料にしてください。

2．改善の前後で、結果が正しいことを確かめる[7]

処理の時間を減らしても、求める結果が変わってしまえば目的を満たせません。制作物を振り返る際は、速度とともに、何を正しい結果と考え、どう確かめたかを整理します。結果が合った一つの入力だけでなく、条件を変えた場合も考えてみます。

例えば、集計プログラムなら、件数がゼロの入力、同じ値が並ぶ入力、量が多い入力などを用意できます。手作業でも答えを確認できる小さい例と、実際の使い方に近い例を分けると、どこまで確かめたかが説明しやすくなります。実データを使えないなら、練習用に作った値だと明記します。

修正によって問題が起きた場合は、その入力と再現手順を残し、原因と対応を整理します。うまく動く部分だけを見せるのでなく、どの条件が抜けていたかまで説明できると、自分の確認方法を振り返れます。提出物には、実行方法と確認したケースを短く添えておくとよいでしょう。

チーム制作なら、誰が実装し、誰が確認したかも区別します。他の人が書いた部分や利用したライブラリを含む場合、自分の成果の範囲を明確にします。外部の助けを使ったことを隠すのでなく、自分が理解し、検証した部分を説明できることが大切です。

3．研究を、専門外の相手が質問できる形にする[6]

公式の新卒選考には、面接内での研究発表が含まれています。発表資料は、研究室の仲間だけに向けた説明と同じでよいとは限りません。背景、解きたい問題、自分の方法、分かったこと、残る課題を順に整理し、どこが自分の取り組みなのかを明確にします。[6]

専門用語を使う場合は、その言葉を知らない相手でも話の目的が分かる説明を添えます。最初から細かな式や実装だけに入らず、なぜその問題を調べる必要があったかを伝えます。説明の詳しさを変えて、短い概要と、質問されたときの補足の両方を用意しておくと練習しやすくなります。

研究が進行中なら、未確定の結果を完成した成果のように見せる必要はありません。現在確かめられたこと、まだ比較していない条件、次に行う予定を分けて話します。共同研究の資料を使う場合は、公開できる範囲を確認し、提出してはいけない情報を取り除いて準備してください。

研究発表の具体的な時間や提出形式、研究テーマがない場合の扱いは、採用側の案内で確認します。自分の判断で別の課題へ置き換えるのでなく、制作物などをどのように紹介できるかを相談しましょう。聞かれたことに答えられなかった箇所をメモし、次の説明を改善していきます。

4．コードを書く過程を、相手と共有する[6]

面接内にはライブコーディング試験も含まれます。公開ページに問題や採点基準までは示されていないため、特定の問題が出るとは断定できません。準備では、短いプログラムを解く際に、入力と出力、必要な条件、自分が選ぶ方法を説明する練習ができます。[6]

すぐに書き始める前に、あいまいな条件がないかを確認し、小さい例で考え方を説明してみます。書いた後は、なぜその処理になるかを追い、端のケースでどう動くかを確かめます。途中で間違いに気付いたら、どこを疑い、どう直すかを言葉にしてみてください。

練習を振り返る際は、正解したかだけでなく、条件を見落とした箇所や説明に詰まった箇所を整理します。知らない記法を大量に覚えるより、普段使う言語の基本的な処理を理解し、自分の意図を伝えられる状態にすることから始められます。

本番で使う環境、資料や補助ツールの利用可否は事前の案内に従います。練習で利用できたものが試験でも使えると考えず、不明点は採用担当に確認してください。結果を暗記して見せるのではなく、その場で条件を理解し、自分で考えて説明する練習を重ねましょう。

本社側と福岡の募集を、勤務地も含めて比べる

いずれもハードウェアの性能を引き出すソフトウェア開発に関わる募集です。求人に挙がる開発例のすべてを一人で担当するという意味ではありません。自分が関心を持つ分野と、これまでに使った技術を整理し、どのような仕事に接点があるかを確認します。[7] [8]

公式新卒ページは、配属先を保有スキル、希望、会社の経営方針などから総合的に判断するとしています。希望する分野へ必ず配属される保証とせず、興味を持つ理由や、今後身に付けたい技術まで話せるようにしておきましょう。[6]

成長支援として、社内勉強会や社内大学、社外のセミナー・勉強会への参加支援などが紹介されています。制度があることだけで学習が完結するとは考えず、今の自分に不足する分野と、入社後に深めたい技術を整理しておくと相談しやすくなります。説明会では、新入社員が実務を始めるまでの学び方や、開発で行き詰まったときに相談する機会を具体的に確認できます。[9]

募集一覧には別法人のFixstars Amplifyの職種もあります。FAQでは同社との併願は可能ですが、適性を確認して内定を出すのは一社と説明されています。フィックスターズの大学実績をAmplifyの実績へまとめたり、Amplifyの給与を今回の募集へ当てはめたりしないようにします。[9]

応募に必要な経験と、公開された選考の順序を確認する

両求人は、高専・大学・大学院修了見込み等を対象に、C/C++/Pythonでのプログラミング知識・経験と、UNIX/Linux環境での経験を求めています。情報系専攻でないことだけで対象外にはしませんが、求める経験があるかは具体的に確認する必要があります。[7] [8]

今回確認した求人本文には、2027年卒や2028年卒という対象年の限定が明記されていません。記事の確認時点で掲載されている新卒求人として紹介し、自分の卒業時期が対象かはエントリー前に確かめてください。FAQでは原則4月1日入社、場合によって10月入社も可能としています。[7] [8] [9]

1. 公式の新卒入口からエントリーし、提出内容による書類選考を受ける。
2. 人事・現場・役職者との面接は2回程度。面接内で研究発表とライブコーディングを行う。
3. 通過した場合はオンライン適性検査の案内を受ける。
4. 役員との最終面接後、通過者は条件提示のオファー面談へ進む。
5. 内定。フローや面接回数は状況に応じて変わる場合がある。

面接2回程度という記載を、最終面接を含む全体で必ず2回という意味にしていません。FAQの選考期間も、面接日の調整によって変わり、1か月半程度までという目安です。研究発表や試験の準備を進めつつ、個別に届く案内で日程を確かめます。[6] [9]

想定年収の区分と、働く場所ごとの条件を見る

求人には入社時の想定額と、その後の役職別給与レンジが並んでいます。後者の上限を新卒全員の提示額とは扱わず、上の表も最高額が保証されるという意味ではありません。月額基本給や賞与、時間外手当の扱いを独自に計算せず、オファー面談で個別の内訳を確認してください。[7] [8]

勤務は、入社時のスキルに応じて裁量労働制またはフレックスタイム制を適用する案内です。標準労働時間は8時間、フレックスのコアタイムは10時から14時です。全員が自由に勤務制度を選べるとは読まず、自分に適用される制度と業務の進め方を確認しましょう。[7] [8]

本社勤務の在宅は制度上週2日までが上限で、常駐先勤務は不可と記載されています。福岡は原則出社ですが、希望がある場合は週2日までを上限に許可する説明です。同じ新卒職種でも働く場所で条件が違うため、在宅可能という一言にまとめず確認することが大切です。[7] [8]

30日で、制作物と研究を説明できる状態にする

次の計画は応募準備の提案です。企業が指定する選考日程ではなく、届いた案内や学業の予定に合わせて調整してください。

1. 1〜3日目：公式求人で対象・必要経験・勤務地を確認し、自分の卒業時期と経験で不明な点を整理する。
2. 4〜7日目：制作物か研究を一つ選び、目的、使った言語と環境、自分の担当範囲をまとめる。
3. 8〜12日目：処理の時間を測る条件を決め、改善前後の結果と正しさを確認する。未確認の条件も残す。
4. 13〜18日目：研究や制作物を専門外の相手に説明し、質問された点を補足する。公開できる資料の範囲も確かめる。
5. 19〜24日目：短いコードを書く過程を説明しながら練習する。見落とした条件と修正の理由を記録する。
6. 25〜30日目：最新の応募案内で提出形式と試験環境を確認する。希望する仕事と、学びたい技術を言葉にして応募を整える。

大学名だけを見て諦める前に、自分が考えて作ったものを一つ説明できるようにしてみましょう。職種選びや経験の伝え方に迷ったら、逆転就活塾の相談も利用してください。

参照した資料

大学・機関が公開する情報と、編集部による進め方の提案を分けて掲載しています。採用条件や支援の受付状況は変更されるため、利用時に公式情報をご確認ください。

1. 東京大学｜計数工学科ガイダンス資料確認日：2026-09-12 ／ PDF42、2025年度の欄（R7年度）。数理情報学専攻・システム情報学専攻の修士修了者＋計数工学科卒業生の合算。情報通信サービス25は業種計。原本はcx1-fixstars-utokyo-42.pngで照合済み。
2. 東京大学 新領域創成科学研究科｜修了者進路状況確認日：2026-09-11 ／ 2024年度メディカル情報生命修士2、9月含む。2023年度物質系博士1、6/9/12月含む。2021/2020一致を除外。
3. 筑波大学 情報理工学位プログラム｜データ確認日：2026-09-11 ／ 2023年度の欄（令和5年度）、博士前期課程の詳細で株式会社フィックスターズ1名。年度見出し単独行と、その下の就職一覧の範囲を確認。
4. 筑波大学｜就職先例確認日：2026-09-12 ／ PDF5見出しの資料表記令和6年度、大学院修士・博士前期。PDF6の情報理工学/ライフイノベーション生物情報の合同欄と知能機能システム欄に各社名あり。個人数なし。原本cx1-fixstars-tsukuba-6.png照合済み。
5. 関西学院大学 情報工学課程｜卒業生・修了生の進路確認日：2026-09-11 ／ 2024年度博士前期課程（修士）の一覧、人数なし。2025欄/学部欄と分離し研究科名を補わない。
6. フィックスターズ｜新卒採用確認日：2026-09-12 ／ 書類、面接約2回内で研究発表/ライブコーディング、通過後オンライン適性、最終、オファー面談、内定。回数変更可能、配属総合判断。
7. フィックスターズ｜新卒 ソフトウェアエンジニア確認日：2026-09-12 ／ 公式HERP。高専/学部496〜720、修士博士620〜720。C/C++/Python、UNIX/Linux。年度指定なし。東京/横浜常駐、在宅条件分離。
8. フィックスターズ｜新卒 ソフトウェアエンジニア 福岡事業所確認日：2026-09-12 ／ 公式HERP。福岡勤務、原則出社、希望あれば週2上限在宅許可。給与区分、スキル、勤務制適用を確認。
9. フィックスターズ｜採用FAQ確認日：2026-09-12 ／ 併願可能、Amplify併願は内定1社。最長1か月半程度、原則4月場合により10月。2026年9月12日CUAで併願と期間アコーディオンを開き本文一致を確認。
10. フィックスターズ｜経営理念確認日：2026-09-12 ／ パーパスの短い引用。ソフトを効率化し計算可能性と電力低減へ。
11. フィックスターズ｜プロジェクト紹介確認日：2026-09-12 ／ ストレージ制御、組込み画像認識、AI並列化、HPC高速化など。詳細リンク先を読んだとはしない。

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