パターン認識のための手法として様々な方法が考え出されている。その中でも非常に優れた学習能力をもつSupport Vector Machine(SVM)に関する研究が盛んに行われている。本研究では、同時摂動最適化法を用いたハードウェア設計向けのSVMアルゴリズムを提案する。同時摂動最適化法は、パラメータの次元数にかかわらず評価関数の2回の計算のみでSVMのパラメータを修正することができ、差分近似による勾配法と比べて計算時間の短縮や回路の簡易化を図ることが可能である。また、提案したSVMシステムの有効性について、2種類の実データを用いて検証した。