コンビニエンス・ストア(通称「コンビニ」)における新商品の売れ行き予測に関する学術的な検討が遅れている. 著者らはこれまでに 市販のPOSデータを用いて「おにぎり」と「カップラーメン」の新商品の売れ行き予測に関する予備的な検討として 特定店舗で成立する相関ルールの抽出を行なった. 本稿では 店舗を問わず成立する一般的知見の導出を目指す. 具体的には コンビニ会社A社へのヒアリングを通じて 新商品投入後二週目の売れ行き予測に対するニーズがあることを述べる. そして これを目的変数とした場合の説明変数として有効な変数を A社の協力の下 データマイニングにより導出する. これらの説明変数と目的変数を用いて 店舗ごとにルール抽出を行なうと有効なルールが得られることが確認された.Academic analysis of sales forecast for new items on sale in convenience store is insufficient. As a preliminary analysis, the authors have derived some association rules for every shop concerning demand of new ``onigiri" and ``cup ramen" by utilizing POS data on sale. In this paper, we try to find some general knowledge independent of a shop. Concretely, based on a hearing from a convenience store company A, we describe there exists a need for sales forecast in the second week for a new item. We adopt it as a target variable, and derive its effective explanatory variables by the use of data mining technique, based on the cooperation of the company A. We have confirmed that we can obtain some effective association rules, if we adopt these target variable and explanatory variables and perform distinct data mining for each shop.