機械学習に広く用いられているPythonプログラムの高速化手法として，変数の静的型付けを行うCython，JITコンパイラライブラリであるNumbaやPyPy，GILを解除して並列化を行うthreadingやmultiprocessing等が挙げられる．本稿では画像分類の教師あり学習を対象とし，Cython実装による静的型付けの特性を活かして高速化を実現する．Cythonには並列処理を容易に実装するためにprange特殊関数が用意されているが，本研究では予備評価としてCythonコンパイラによってコンパイルされたCプログラムにOpenMPを組み込み，従来より高い並列性を引き出している．性能評価では，6コアのCPUで提案手法のプログラムを実行しており，提案手法の有効性が確認された．