頻出アイテムセットマイニングはトランザクションデータベースから頻出な部分集合を発見する手法である。 ビッグデータの時代の到来とともに、頻出アイテムセットマイニングの需要は増えている。それゆえ、特にストリームデータに対して高速動作かつ省リソースでの実装が求められている。そこで、我々はSkip LC-SS Algorithmと呼ばれるオンライン近似アルゴリズムをハードウェア向けに最適化し、このアルゴリズムに基づいた効率的なアーキテクチャをFPGA実装したものに対して評価を行った。本研究では、各データセット、ハッシュ関数における速度と得られた結果の精度を評価する。