"継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データと、前記継承先のアイテムの実績データとの組み合わせに従って、前記継承先と前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第1の算出手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第2の算出手段と、前記第1の算出手段で算出された予測データから、前記第2の算出手段で算出された予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第3の算出手段と、前記第3の算出手段により算出された予測データを出力する出力手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。前記記憶手段は、更に、予測データを補正するための補正情報を記憶し、前記第2の算出手段により算出された前記継承元のアイテムについての予測データを、前記記憶手段に記憶された補正情報に従って補正する補正手段を更に備え、前記第3の算出手段は、前記第1の算出手段で算出された予測データから、前記補正手段により補正された前記継承元のアイテムについての予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。予測時点の入庫予定の在庫数と、前の予測時点における在庫数とに従って、出庫可能な在庫数を示す予測上限値を算出する上限値算出手段と、前記上限値算出手段で算出された予測上限値が、前記第2の算出手段により算出された予測データを超えるかを判定する判定手段と、前記第3の算出手段は、前記判定手段により、前記上限値算出手段で算出された予測上限値が、前記第2の算出手段により算出された予測データを超えると判定された場合は、前記第1の算出手段で算出された予測データから、当該予測データを超えると判定された予測上限値を差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。前記継承元のアイテムが、在庫限りのアイテムであるか、在庫限りのアイテムではないが販売終了予定のアイテムであるか、を設定する設定手段を更に備え、前記設定手段により、記継承元のアイテムが在庫限りのアイテムであると設定された場合に、前記第3の算出手段は、前記判定手段により、前記上限値算出手段で算出された予測上限値が、前記第2の算出手段により算出された予測データを超えると判定された場合は、前記第1の算出手段で算出された予測データから、当該予測データを超えると判定された予測上限値を差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出し、一方、前記設定手段により、前記継承元のアイテムが、在庫限りのアイテムではないが販売終了予定のアイテムであると設定された場合に、前記第3の算出手段は、前記第1の算出手段で算出された予測データから、前記補正手段により補正された前記継承元のアイテムについての予測データ差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置。継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置の制御方法であって、前記情報処理装置の第1の算出手段が、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データと、前記継承先のアイテムの実績データとの組み合わせに従って、前記継承先と前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第1の算出工程と、前記情報処理装置の第2の算出手段が、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第2の算出工程と、前記情報処理装置の第3の算出手段が、前記第1の算出工程で算出された予測データから、前記第2の算出工程で算出された予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第3の算出工程と、前記情報処理装置の出力手段が、前記第3の算出工程により算出された予測データを出力する出力工程と、を備えることを特徴とする制御方法。継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データと、前記継承先のアイテムの実績データとの組み合わせに従って、前記継承先と前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第1の算出手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第2の算出手段と、前記第1の算出手段で算出された予測データから、前記第2の算出手段で算出された予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第3の算出手段と、前記第3の算出手段により算出された予測データを出力する出力手段として機能させることを特徴とするプログラム。しかしながら、従来技術を用いたとしても、新商品とは異なる既存商品の売上データなどの予測処理に用いる情報実績値が少ない新商品の場合、その新商品の予測値を精度良く得ることは難しい。そのため、例えば、新商品としてのリニューアル後の商品継承先アイテムの予測を行う場合は、リニューアル前の商品継承元アイテムを、リニューアル後の商品と同じ商品とみなして、当該リニューアル前の商品の実績値を用いることにより、リニューアル後の商品の予測処理で不足している実績値を補えることができる。そこで、本発明の目的は、継承元アイテムと継承先アイテムの実績データに従って得られる予測データから、継承元アイテムの実績データに従って得られる継承元アイテムの予測データを差し引くことにより、継承先アイテムの予測データを算出することにより、継承先アイテムの予測データの予測精度を向上させることである。本発明は、継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データと、前記継承先のアイテムの実績データとの組み合わせに従って、前記継承先と前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第1の算出手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第2の算出手段と、前記第1の算出手段で算出された予測データから、前記第2の算出手段で算出された予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第3の算出手段と、前記第3の算出手段により算出された予測データを出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。また、本発明は、継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置の制御方法であって、前記情報処理装置の第1の算出手段が、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データと、前記継承先のアイテムの実績データとの組み合わせに従って、前記継承先と前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第1の算出工程と、前記情報処理装置の第2の算出手段が、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第2の算出工程と、前記情報処理装置の第3の算出手段が、前記第1の算出工程で算出された予測データから、前記第2の算出工程で算出された予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第3の算出工程と、前記情報処理装置の出力手段が、前記第3の算出工程により算出された予測データを出力する出力工程と、を備えることを特徴とする。また、本発明は、継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データと、前記継承先のアイテムの実績データとの組み合わせに従って、前記継承先と前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第1の算出手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムについての予測データを算出する第2の算出手段と、前記第1の算出手段で算出された予測データから、前記第2の算出手段で算出された予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第3の算出手段と、前記第3の算出手段により算出された予測データを出力する出力手段として機能させることを特徴とする。本発明によれば、継承元アイテムと継承先アイテムの実績データに従って得られる予測データから、継承元アイテムの実績データに従って得られる継承元アイテムの予測データを差し引くことにより、継承先アイテムの予測データを算出することにより、継承先アイテムの予測データの予測精度を向上させることができる。以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る情報処理装置、及びその動作処理の詳細について説明する。図1は、本発明の実施形態に係る情報処理装置100の構成図である。図1に示すように、本実施形態に係る情報処理装置100は、外部メモリ211に、継承情報DB104、予測モデルDB105と、実績DB106と、予測結果DB107とを記憶し、設定手段101と、順番決定手段108と、予測手段102と、表示手段103とを備えている。外部メモリ211は、本発明の記憶手段の適用例である。継承情報DB104は、後述する図6で設定された内容の情報が記憶されている。予測モデルDB105は、後述する図7で設定された内容の情報が記憶されている。実績DB106は、後述する図8の時系列データが記憶されている。すなわち、実績DB106には、継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとを記憶している。予測結果DB107は、予測手段102で予測された結果得られる予測値が記憶される。また、設定手段101は、ユーザの操作により、後述する図6、図7を介して入力された各種情報を設定し、継承情報DB104、予測モデルDB105に記憶する設定部である。順番決定手段108は、継承情報DB104に記憶された継承情報に従って、各アイテムについて、予測手段102により予測される予測処理を行う順番を決定する。また、予測手段102は、過去の実績値例えば売上データの実績値を用いて、予測モデルDB105に記憶されている、予測可能な様々な予測モデル例えば、変動あり移動平均、変動あり指数平滑、変動なしウィンターズ等の計算式を用いて、将来の予測値例えば将来の売上データの予測値を算出する予測部である。また、表示手段103は、予測手段102により予測された結果予測値を表示する表示部である。以下、図2を用いて、図1に示した情報処理装置100に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図2は、図1に示した情報処理装置100に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図2において、201はCPUで、システムバス204に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ROM202あるいは外部メモリ211には、CPU201の制御プログラムであるBIOSBasicInput/OutputSystemやオペレーティングシステムプログラム以下、OSや、各サーバ或いは各PCの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。203はRAMで、CPU201の主メモリ、ワークエリア等として機能する。CPU201は、処理の実行に際して必要なプログラム等をROM202あるいは外部メモリ211からRAM203にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。また、205は入力コントローラで、キーボードKB209や不図示のマウス等のポインティングデバイス等の入力装置からの入力を制御する。206はビデオコントローラで、液晶ディスプレイ等のディスプレイ210への表示を制御する。なお、210のディスプレイは、タッチパネルになっており、ディスプレイ上の画面を押下されることにより操作することが可能な入力装置としても機能する。207はメモリコントローラで、ブートプログラム,各種のアプリケーション,フォントデータ,ユーザファイル,編集ファイル,各種データ等を記憶する外部記憶装置ハードディスクHDや、フレキシブルディスクFD、或いはPCMCIAカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ登録商標メモリ等の外部メモリ211へのアクセスを制御する。208は通信I/Fコントローラで、ネットワークを介して外部機器と接続通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、TCP/IPを用いた通信等が可能である。なお、CPU201は、例えばRAM203内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開ラスタライズ処理を実行することにより、ディスプレイ210上での表示を可能としている。また、CPU201は、ディスプレイ210上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ211に記録されており、必要に応じてRAM203にロードされることによりCPU201によって実行されるものである。さらに、上記プログラムの実行時に用いられる定義ファイル及び各種情報テーブル等も、外部メモリ211に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。次に、図3を用いて、本実施形態の情報処理装置100における制御処理を行うフローチャートについて説明する。図3は、情報処理装置100における制御処理を行うフローチャートの一例を示す図である。図3に示す各ステップに示す処理は、情報処理装置100のCPU201により実行され実現される。まず、情報処理装置100が読み取り実行可能な本実施形態におけるプログラムを起動すると、継承情報を表示設定する継承設定一覧画面図6、及びパラメータ設定画面図7を表示する。具体的には、継承設定一覧画面図6は、継承先アイテムコード601、アイテム名称602、継承元アイテムコード603、アイテム名称604、継承比率605、継承開始606、継承終了607、有効開始608、有効終了609の項目から構成される。継承先アイテムコード601には、継承先のアイテム商品などのコード識別情報のユーザからの入力を受け付けることができる。また、アイテム名称602には、該継承先アイテムコード601で識別されるアイテムの名称のユーザからの入力を受け付けることができる。継承元アイテムコード603には、該継承先アイテムコード601で識別されるアイテムの継承元のアイテム商品などのコード識別情報のユーザからの入力を受け付けることができる。アイテム名称604には、該継承元アイテムコード603で識別されるアイテムの名称のユーザからの入力を受け付けることができる。継承比率605には、出庫ボリュームの補正倍率のユーザからの入力を受け付けることができる。ここで、出庫ボリュームの補正倍率とは、リニューアル前継承元アイテムは10個の集まりが1つのアイテムであるが、リニューアル後継承先アイテムは50個の集まりが1つのアイテムとなる場合、リニューアル前アイテム継承元アイテムの100つアイテム数という出庫実績量とリニューアル後継承先アイテムの100つアイテム数という出庫実績量は異なると言える。リニューアル前アイテムの1つという出庫実績量は、リニューアル後アイテムの1/5=10/50に当たると言える。そのため、リニューアル前アイテムの出庫実績量に1/5という補正倍率をかける必要がある。この補正倍率を出庫ボリュームの補正倍率と呼ぶ。継承開始606には、どの時点からの実績値を継承するかを示す継承開始時点の日時時間情報のユーザからの入力を受け付けることができる。継承終了607には、どの時点までの実績値を継承するかを示す継承終了時点の日時時間情報のユーザからの入力を受け付けることができる。このように、継承元アイテムリニューアル前アイテムのどの期間の過去の出庫実績実績値を継承するかを決める必要がある。予測処理で用いられない期間の出庫実績実績値を継承しても無駄になるし、継承元アイテムの出庫実績量がゼロになり全く出庫しなくなっても継承つづけるのも無駄であるため、ここで、継承元アイテムリニューアル前アイテムのどの期間の過去の出庫実績実績値を継承するかの設定を入力することができる。有効開始608には、図6で設定されるレコードの情報継承情報はいつから有効かを示す有効開始時点の日時時間情報のユーザからの入力を受け付けることができる。有効終了609には、図6で設定されるレコードの情報継承情報はいつまで有効かを示す有効終了時点の日時時間情報のユーザからの入力を受け付けることができる。このように、発売前に設定した場合、いつから、いつまで継承情報が有効であるかの情報を入力する必要がある。このように、図6の画面を介して、ユーザにより、継承先のアイテム、継承元のアイテム、及び、継承する期間、継承の有効期限の入力を受け付け、保存ボタン610がユーザにより押下されると、これら入力を受け付けた情報を設定してステップS301、継承情報DB104にその設定内容を記憶する。上述の通り、図6の画面を介して、継承先のアイテム、継承元のアイテムの設定がなされると、図5に示すように、各アイテム間での継承関係が設定されることとなる。図5は、各アイテム間での継承関係を示す図である。図5には、継承情報による、リニューアル前アイテム継承元アイテムとリニューアル後アイテム継承先アイテムの紐づけ関係を表している。図5の、501、502、503、504、505、506、507、508は、それぞれ、A003、A001、A006、A101、A002、S201、B191、B199のぞれぞれのアイテムコードから識別されるアイテムを示している。以下に、図5の継承関係について具体的に説明する。A006アイテムコードは、A003アイテムコードのリニューアル後のアイテム継承先アイテムである。つまり、A006は、A003に対する継承先アイテム、A003は、A006に対する継承元アイテムである。また、A101アイテムコードは、A001アイテムコードとA006のリニューアル後のアイテム継承先アイテムである。すなわち、A001は、A101に対する継承元アイテムである。また、A201アイテムコードは、A002アイテムコードに対する継承先アイテムであり、A002は、A201に対する継承元アイテムである。また、同様に、B199アイテムコードは、B191アイテムコードに対する継承先アイテムであり、B191は、B199に対する継承元アイテムである。継承先アイテムは、継承元アイテムよりも新しいアイテムである。このように、図6の画面により、各アイテム間の継承関係についての設定がなされる。また、パラメータ設定画面図7は、それぞれのアイテムにて使用する予測モデルパラメータを設定する画面であり、アイテムコード701、アイテム名称702、実績参照期間703、予測モデル704、パラメータ705、予測補正モデル706、補正開始707、補正終了708の項目から構成されている。アイテムコード701は、アイテム商品などのコード識別情報のユーザからの入力を受け付けることができる。アイテム名称702は、該アイテムコード701で識別されるアイテムの名称のユーザからの入力を受け付けることができる。実績参照期間703は、どの期間の実績値を用いて予測するかを指定する実績参照期間のユーザからの入力を受け付けることができる。予測モデル704は、移動平均モデルや指数平滑モデルやウィンターズ指数平滑モデルなどの、予測値を算出するための予測モデル計算式のユーザからの入力を受け付けることができる。パラメータ705は、該予測モデルのパラメータのユーザからの入力を受け付けることができる。例えば、予測モデルが指数平滑モデルであれば平滑パラメータなどの予測モデルのパラメータのユーザからの入力を受け付けることができる。予測補正モデル706は、予測値を補正する予測補正モデル計算式のユーザからの入力を受け付けることができる。予測値を補正しない場合は、なしを入力し、予測値を補正する場合は、その予測補正モデルを入力する。予測補正モデルとして、上限モデル、直線近似モデル直線補正、2次曲線モデル2次曲線補正、楕円モデル楕円補正などを入力することができる。予測補正モデルとして上限モデルが入力されると、継承元のアイテムが在庫限りのアイテムであることを設定し、直線近似モデル直線補正、2次曲線モデル2次曲線補正、楕円モデル楕円補正が入力されると、継承元のアイテムが在庫限りのアイテムではないが販売終了予定のアイテムであることを設定する。これは、本発明の設定手段の適用例である。補正開始707には、予測補正モデル706に、上限モデル、直線近似モデル直線補正、2次曲線モデル2次曲線補正、楕円モデル楕円補正などの予測補正モデルが入力された場合、いつからの予測値を補正するのかを示す補正開始時点の日時時間情報を入力することができる。また、補正終了708には、予測補正モデルが入力された場合、いつまでの予測値を補正するのかを示す補正終了時点の日時時間情報を入力することができる。図7の画面ではアイテムごとに予測モデルを設定できるようになっているが、その他の例としてはアイテムごとではなく、アイテムのカテゴリ種別ごとに設定できる画面や、指定条件に従って各アイテムに予測モデルパラメータを設定する機能などが考えられる。このように、図7の画面を介して、ユーザにより、アイテム、実績参照期間、予測モデル、パラメータ、予測補正モデル、補正期間の入力を受け付け、保存ボタン709がユーザにより押下されると、これら入力を受け付けた情報を設定してステップS301、予測モデルDB105にその設定内容を記憶する。以上の通り、ステップS301で、図6の画面を介して入力を受け付けた情報継承情報、及び、図7の画面を介して入力を受け付けた情報予測モデルパラメータなどを設定情報を設定する。次に、ステップS302において、継承情報に示される各アイテム間の継承関係から、各アイテムについて実行する予測処理の実行順番を決定する。ステップS302での順番の決定処理について、図5を用いて詳しく説明する。図5は継承情報を表す図であり、この継承情報をもとに予測実行順が決定できる。予測実行順は継承元のアイテムほど早く実行する必要があるので、図5の最も右端の継承元アイテムの順番が早くなる。第1段階として予測を実行する必要があるのが、A001、A003、A002、B191のアイテムである。これらは、継承先アイテムにはならない継承元アイテムであるため、最も初期の段階で予測を実行する必要がある。これらのアイテムの予測実行順を1とする。なお、同じ予測実行順のアイテムの中ではどのアイテムから実行しても構わない。次に実行する必要があるアイテムは、予測実行順が1のアイテムを継承元アイテムとし、該継承元アイテムに対する継承先アイテムである。つまり、A006、A201、B199である。なお、A101は、このアイテムの継承元であるA006の実行順が決定してないため、まだ実行順は決定できない。つまり、あるアイテムの継承元アイテムのすべての実行順が決定しないとそのアイテムの実行順は決定できないことになる。ここで、A006、A201、B199のアイテムの予測実行順を2とする。最後に、A101の予測実行順が3になる。A101のすべての継承元アイテムの予測実行順が決定しているため、A101の予測実行順が決定できる。A101のすべての継承元アイテムのうち、もっとも実行順の値が大きいものの次になる。A006の予測実行順が2であるため、A101の予測実行順は21の3になる。なお、継承先でも継承元でもないアイテム、つまり、継承情報にないアイテムはいつ実行しても問題がないため、予測実行順はどれでも構わない。ただし、継承先アイテム、継承元アイテムと区別するため、ここでは予測実行順を0とする。このように、ステップS302において、継承情報に示される各アイテム間の継承関係から、各アイテムについて実行する予測処理の実行順番を決定する。次に、ステップS303において、ステップS302にて決定した予測実行順に従って、ステップS301で設定され、継承情報DB104、予測モデルDB105に記憶された情報予測モデルなどと、実績DB106に記憶された実績値とを用いて、各アイテムについての予測処理を1件ずつ実行する。ステップS303の予測処理の詳細処理については、図4を用いて、後で説明する。次に、ステップS304において、ステップS303で実行された予測処理により得られた予測値を、予測結果DB107から読み出して、ディスプレイ210に表示する表示処理を行う。ここでは、ディスプレイ210に表示する例を示しているが、プリンタなどに、該予測値を印刷させるべく出力するようにしてもよい。ステップ304は、本発明の予測データを出力する出力手段の適用例である。ステップS304に表示される予測値、及びその時系列のグラフの例として、図10、図11、図12、図15、図16、図19、図20、図21を示す。次に、図4を用いて、図3のステップS303の予測処理の詳細処理について説明する。図4は、図3のステップS303の予測処理の詳細処理を示すフローチャートである。図4に示す各ステップの処理は、情報処理装置100のCPU201により実行され実現される。まず、ステップS401において、各アイテムのうち、ステップS302で決定された順番に予測処理を行うアイテムを処理対象とする。すなわち、予測実行順:0、1、2、3、のアイテムの順番で処理対象と設定される。まず、現在処理対象のアイテムが、継承元アイテムのあるアイテムであるか継承先アイテムであるか否かを、各アイテムの継承情報から特定される継承関係図5から判定する。ここで、継承先アイテムであるか、そうでないアイテムかによって予測する方法が異なるので、このステップにて、どちらの方法で実施するかを振り分ける。そして、継承元アイテムのあるアイテムではない継承先アイテムではないと判定された場合NO、現在処理対象のアイテムの過去の実績値から、ステップS301で設定された情報予測モデルなどに従って、将来の予測値を算出して、予測結果DB107に記憶するステップS407。すなわち、ステップS407では、記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、継承元のアイテムについての予測データを算出する第2の算出手段。ステップS407の詳細処理については、図13、及び図17を用いて、後で説明する。そして、ステップS407で予測値を算出すると、処理をステップS408に戻す。ステップS401において、現在処理対象のアイテムが、継承元アイテムのある継承元アイテムを持つアイテムである継承先アイテムであると判定された場合YES、継承関係図5から、ステップS401で、継承元のアイテムがあると判定された全ての1又は複数の継承元アイテムについての過去の実績値を実績DB106から取得するステップS402。そして、現在処理対象のアイテムの過去の実績値を実績DB106から取得して、実績値の単位期間ここでは各月ごとに、当該取得した現在処理対象のアイテムの過去の実績値に、ステップS402で取得した継承元アイテムについての過去の実績値を加算して、現在処理対象のアイテムの実績値の単位期間ごとの過去の実績値を補正するステップS403。そして、この補正により得られた過去の実績値を、補正実績データとも言う。また、ステップS403では、現在処理対象のアイテムとそのアイテムの継承元のアイテムについて、図6の画面にて設定された継承比率を用いて、各月実績値の期間の単位ごとの補正実績データを作成する。例えば、現在処理対象のアイテムがA201で、継承元アイテムがA002の場合、以下の式に、A201の実績値過去実績、A002の実績値過去実績、継承比率を代入することで、A201の補正実績データA201の補正実績を算出することができる。また、ここで算出される補正実績データは、各月ごとに算出して作成する。A201の補正実績=A201の過去実績A002の過去実績×継承比率ここで、実績値の単位期間ここでは各月ごとに、算出された補正実績データ補正実績を時系列に表示したグラフを図9に示す。図9は、単位期間ここでは各月ごとに、算出された補正実績データ補正実績を時系列に表示したグラフの一例である。図9には、ステップS403で得られる、単位期間ここでは各月ごとに、継承元アイテムであるA002の実績値と、継承先アイテムであるA201の実績値との合計の値をプロットしている。次に、ステップS404において、ステップS403で生成した補正実績データと、図3のS301にて設定された予測モデルや予測モデルパラメータなどを用いて、現在処理対象のアイテムについての予測値を算出する。すなわち、ここでは、記憶手段に記憶された継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとの組み合わせに従って、継承先と継承元のアイテムについての予測データを算出する第1の算出手段。次に、ステップS405において、現在処理対象のアイテムに対する継承元アイテムについての予測値を予測結果DB107から取得するステップS405。すなわち、ここで取得する予測値は、ステップS407で、継承元のアイテムの実績データに従って算出された継承元のアイテムについての予測データである。そして、ステップS406において、ステップS404で算出された各月の各単位期間の予測値から、ステップS405で予測された各月の各単位期間の予測値を差し引いて、現在処理対象のアイテム継承先のアイテムについての各月の各単位期間の予測値を算出して、予測結果DB107に記憶する。例えば、現在処理対象のアイテムがA201の場合、以下の式に、A201の補正実績データA201の補正実績、継承元アイテムであるA002の予測値予測結果、継承比率を代入することで、A201の予測結果予測値を算出することができる。また、ここで算出される予測値予測データとも言うは、各月ごとに算出して生成される。A201の予測結果=A201の補正実績から計算した予測結果-A002の予測結果×継承比率次に、ステップS408において、ステップS302で決定された順番に従って、次のアイテムがあるか否かを判定し、次のアイテムがあると判定された場合はYES、当該次のアイテムを処理対象として、処理をステップS401に戻す。一方、次のアイテムがないと判定された場合は、予測処理を終了して、ステップS304に移行する。次に、図4の処理の具体例について、以下に説明する。まず、予測実行順が0である、継承情報にないアイテムに関しては、ステップS401において、継承元がないアイテムになるので、ステップS407の処理に移る。S407では、このアイテムの過去の出庫実績を参照して指定された予測モデルとそのパラメータを使用して予測結果を計算する。そして、S408にて、次のアイテムがあればS401に戻り、次のアイテムの予測を実行する。次に、予測実行順が1のアイテムの処理について説明する。予測実行順が1のアイテムは継承先ではなく、継承元であるアイテムになるため、S407のステップで予測を実施し、先ほどの実行順が0のアイテムと同様の処理になる。次に、予測実行順が2以上のアイテムの処理について説明する。これらのアイテムは継承元アイテムがあるため、S401において、S402の処理へ移ることが決まる。S402以降の処理に関しては、図5のアイテムA002505とA201506を例に説明する。A002は、予測実行順が1であるため、上述の通り、既にステップS407にて予測処理は実行済みである。A201は、予測実行順が2であるため、A201を中心に説明を進める。図8は、2008年1月から2010年12月までの36ヶ月間の継承元アイテムA002と継承先アイテムA201の月次販売量データ実績値を時系列に集計した時系列データの例である。図9は、図8の時系列データをグラフ化したものである。継承元アイテムA002、継承先アイテムA201、及びそれらの合計値をグラフで表示している。継承先アイテムA201の出庫実績は2010年11月から出庫実績量が出始めていて、継承元アイテムA002は2010年11月から出庫実績量が少なくなってきていることがわかる。なお、グラフでみると一目瞭然だが、継承元アイテムA002と継承先アイテムA201の合計の出庫実績量は傾向があることがわかる。次に、ステップS402において、継承元のA002の過去実績データを取得する。ステップS403において、継承先のA201の過去実績にA002の過去実績を加算してA201の補正実績を作成する。この際、継承設定画面にて設定した継承比率を用いて、下記式にてA201の補正実績を各月ごとに作成する。なお、A201の補正実績が図9の合計のグラフである。A201の補正実績=A201の過去実績A002の過去実績×継承比率次に、ステップS404において、ステップS403で作成した補正実績を用いて、指定された予測モデルとそのパラメータにて予測を実行する。図10は、継承先のアイテムA201の補正実績値と、その補正実績値を用いた予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。次に、ステップS405において、継承元のA002の既に実行済みの予測結果を取得する。図11は、継承元アイテムA002の予測結果のグラフである。ステップS406において、S404にて計算した予測結果からS405にて取得した継承元アイテムA002の予測結果を差し引く。計算式は以下の通りである。A201の予測結果=A201の補正実績から計算した予測結果-A002の予測結果×継承比率図12は、継承先のアイテムであるA201の過去実績売上の実績値と、予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。このようにして、予測実行順が2以上のアイテムはS402~S406のステップに従って予測を実行し、次のアイテムの予測処理へ移行し、最後のアイテムの予測終了後はS408にてすべてのアイテムの予測実行が完了したとなり、終了となる。以上の通り、予測処理の際に、ステップS405で、継承元アイテムの予測結果を参照するため、継承元アイテムから予測を実行する必要がある。次に、図13を用いて、図4のステップS407の詳細処理について説明する。図13は、図4のステップS407の詳細処理のフローチャートの一例である。図3のステップS301で、図7の画面を介して、予測補正モデル706として、なし、上限モデル、直線近似モデル直線補正、2次曲線モデル2次曲線補正、楕円モデル楕円補正のいずれかが入力され、各アイテムについて予測補正モデル706が設定されている。ステップS407では、現在、処理対象のアイテムについて、どの予測補正モデルが設定されているかを判定し、その判定結果に応じて、ステップS407で実行する予測処理の方法を切り替えて実行する。図13は、図7の画面を介して、予測補正モデル706として、直線近似モデル直線補正、2次曲線モデル2次曲線補正、楕円モデル楕円補正のいずれかが設定されたと判定された場合に実行される処理のフローチャートである。すなわち、図13に示す予測処理は、販売が終了することが決まった、継承元アイテムについての予測処理として実行される。また、図7の画面を介して、予測補正モデル706として、なしが設定されていると判定された場合は、後述するステップS1302からステップS1306の処理は実行せずに、ステップS1301の処理を実行する。図13に示す各ステップに示す処理は、情報処理装置100のCPU201により実行され実現される。ます、ステップS1301では、図7の画面を介して、現在処理対象のアイテムについて、ステップS301で設定された予測モデルと、実績DB106から取得した当該アイテムについての実績値と、を用いて、予測値を算出する。次に、ステップS1302では、図7の画面を介して設定された予測補正モデル706から、図7で設定された補正開始時点707から補正終了時点708までの各時点の補正率を算出する。ここで算出された補正率は、外部メモリ211などの記憶手段に記憶する。また、算出された補正率は、本発明の補正情報の適用例である。そして、ステップS1303で、補正開始時点707を処理対象とする変数iに0を代入する。次に、ステップS1304で、現在処理対象としているステップS1301で算出された予測値に、ステップS1302で算出された補正率を乗算することで、補正予測値を算出し、これを、現在処理対象の時点の予測値とする。ここでは、各時点とは、例えば各月などの各単位期間を表している。すなわち、ステップS1304で、現在処理対象としているステップS1301で算出された予測値を補正率により補正する処理を行う。ステップS1304は、本発明の補正手段の適用例である。そして、ステップS1305において、図7で設定された補正開始時点707から補正終了時点708まで全ての時点についてのステップS1301で算出された予測値を補正したか否かを判定し、補正終了時点708まで全ての時点についての予測値を補正していない場合はNO、処理対象の時点を次の時点にしてiに1を加算してステップ1306、ステップS1304の処理を実行する。一方、補正終了時点708まで全ての時点についての予測値を補正した場合はYES、図11の処理を終了する。以下に、図11に示すフローチャートの具体例を説明する。図8の継承元アイテムA002のデータを用いて説明する。補正開始時点を2011年1月、補正終了時点を2011年5月とする。ステップS301で、図7を介して、実績参照期間や予測モデルやパラメータなどをアイテムごとに設定する。ここでは、図11の処理を行うために、予測補正モデル、補正開始、補正終了などのパラメータの設定を行う。上述の通り、予測値を補正するための補正率の計算方法として、例えば、図14にある直線直線補正、2次曲線2次曲線補正、楕円曲線楕円補正などが考えられる。図14は、各予測補正モデル計算式から得られる、補正開始時点2010年11月から補正終了時点2012年5月までの各時点の補正率を時系列に表したグラフの一例である。具体例の説明として、ここでは直線補正を使用する。図15は、継承元のアイテムA002の実績値と、その実績値から算出された予測値と、その予測値を予測補正モデルにより補正して得られる予測値補正予測値とを時系列に表したグラフの一例である。図15において、予測としてプロットした値は、S1301にて計算した予測値である。そして、予測補正方法が直線、補正開始時点が2011年1月、補正終了時点が2011年5月ということにより、S1302にて補正率を計算する。その補正率は、図14にあるY軸の値になる。そして、S1303~S1305において、各月の予測値の補正を行う。例えば、2011年2月の予測値である360に、当該月の補正率0.5をかけると、補正予測値として180を得る。このようにして、各月の予測補正率に予測値をかけて補正した補正予測値が、図15の補正予測に当たる。補正予測値が2011年5月の予測値がゼロになるように徐々に少なくなっていることがわかる。このようにして、販売が終了することが決まった、継承元アイテムについての予測値を算出することができる。そして、継承先アイテムについて、図4に示すステップS402からステップS406の処理を行い、継承先アイテムについての予測値を算出すると、すなわち、ステップS406で、ステップS404で算出された予測値から、図11の処理を実行することで、販売が終了することが決まった、継承元アイテムについての予測値を差し引いて、継承先アイテムの予測値を算出する。このように、予測値を算出することで、予測精度を更に上げることが可能となる。例えば、継承元アイテムA002の予測を図15のように行い、図10の継承先と継承元の合計実績の予測結果から継承元アイテムA002の予測結果を差し引いて求めた継承先アイテムA201の予測結果が図16のグラフに当たる。図12の予測結果と比較してもより精度があがったのがわかる。図16は、継承先アイテムA201の予測値を時系列に表したグラフの一例である。次に、図17を用いて、図4のステップS407の詳細処理について説明する。図17は、図4のステップS407の詳細処理のフローチャートの一例である。図3のステップS301で、図7の画面を介して、予測補正モデル706として、なし、上限モデル、直線近似モデル直線補正、2次曲線モデル2次曲線補正、楕円モデル楕円補正のいずれかが入力され、各アイテムについて予測補正モデル706が設定されている。ステップS407では、現在、処理対象のアイテムについて、どの予測補正モデルが設定されているかを判定し、その判定結果に応じて、ステップS407で実行する予測処理の方法を切り替えて実行する。図17は、図7の画面を介して、予測補正モデル706として、上限モデルが設定されたと判定された場合に実行される処理のフローチャートである。すなわち、図13に示す予測処理は、販売が終了することが決まった継承元アイテムであって、現在ある在庫を売りつくしたら販売終了となる継承元アイテムについての予測処理として実行される。図17に示す各ステップに示す処理は、情報処理装置100のCPU201により実行され実現される。まず、ステップS1701において、図7の画面を介して、現在処理対象のアイテムについて、ステップS301で設定された予測モデルと、実績DB106から取得した当該アイテムについての実績値と、を用いて、予測値を算出する。そして、ステップS1702において、予測の開始時点予測時点を処理対象とする。そして、ステップS1703において、現在処理対象の予測時点における予測上限値を算出する。具体的には、現在処理対象の予測時点の直前の時点における在庫数に、現在処理対象の予測時点に入庫予定の在庫数を加算することで得られる値を、現在処理対象の予測時点における予測上限値として算出する。すなわち、予測時点の入庫予定の在庫数と、前の予測時点における在庫数とに従って、出庫可能な在庫数を示す予測上限値を算出する上限値算出手段。次に、現在処理対象の時点におけるステップS1701で算出された予測値が、ステップS1703で算出された上限予測値よりも大きい値であるか否かを判定しステップS1704、現在処理対象の時点におけるステップS1701で算出された予測値が、ステップS1703で算出された上限予測値よりも大きい値であると判定されるとYES、ステップS1703で算出された上限予測値を、ステップS1701で算出された予測値とするステップS1705。一方、現在処理対象の時点におけるステップS1701で算出された予測値が、ステップS1703で算出された上限予測値以下の値であると判定された場合はNO、処理をステップS1706に移行する。ステップS1704は、ステップS1703で算出された予測上限値が、ステップS1701で算出された予測データを超えるかを判定する判定手段。ステップS1705の処理を実行すると、処理をステップS1706に移行する。そして、ステップS1706において、予測開始時点から予測終了時点までの全ての時点についてステップS1703からステップS1705の処理を行ったか否かを判定し、予測開始時点から予測終了時点までの全ての時点について処理を行ったと判定された場合はYES、図17の処理を終了し、まだ、処理を行っていない時点があると判定された場合はNO、処理対象を次の時点にしてiに1を加算してステップS1701、処理をステップS1703に戻す。次に、図17に示すフローチャートの具体例を説明する。図5の継承元アイテムA002のデータを用いて説明する。ステップS1701では、上述した通り、現在処理対象のアイテム例えば継承元アイテムA002について、ステップS301で設定された予測モデルと、実績DB106から取得した当該アイテムについての実績値と、を用いて、予測値を算出する。図18は、継承元のアイテムA002の、2010年12月の実績実績値と、2011年1月以降の予測予測値と、2010年12月末の在庫在庫数と、2011年1月以降の入庫予定入庫予定値とを時系列に表したデータテーブルの一例である。ステップS1701で算出された各時点の予測値2011年1月~6月の予測値は、図18のデータテーブルに格納されている。まず、ステップS1702で、処理対象を2011年1月の時点とし、この時点から処理を開始する。次に、ステップS1703において、2011年1月の予測上限値を計算する。予測上限値は、現在処理対象の月に販売のない場合の該月末の在庫量分になる。すなわち、予測上限値は、先月末の在庫量在庫に当月の入庫量入庫予定を足した値になる。そのため、2010年12月末の在庫量200に、2011年1月の入庫予定数150を足した値350が、2011年1月の予測上限値となる。そして、ステップS1704での判定処理では、2011年1月の予測値が310であり、この値は予測上限値350以下の値であると判定し、ステップS1705で2011年1月の予測値310を補正予測値補正予測とする。このようにして算出された予測上限値、及び補正予測値を、図18に追加登録したデータテーブルが、図19のテーブルである。図19は、継承元のアイテムA002の2010年12月の実績値と、2011年1月以降の予測値と、2010年12月末の在庫数実績値と、2011年1月以降の入庫予定値と、2011年1月以降の予測上限値と、2011円1月以降の補正予測値とを時系列に表したデータテーブルの一例である。説明に戻る。次に、ステップ135で予測終了時点2011年6月まで処理を行っていないと判定され、翌月の2011年2月を処理対象としステップS1707、ステップS1703に戻る。次に、ステップS1703で、2011年2月の予測上限値を計算する。具体的には、2010年12月末の在庫量2002011年1月の入庫予定量150-2011年1月の補正予測値310を計算することで、2011年1月末の在庫予定量が40と計算される。そして、上述した処理と同様に、2011年1月末の在庫量402011年2月の入庫予定量100を計算することにより、2011年2月の予測上限値140が得られる。次に、ステップS1704において、2011年2月の予測値363が、2011年2月の予測上限値140よりも大きいと判定し、ステップS1705において、2011年2月の予測補正値は予測上限値である140となる。このような処理を各月ごとに行い、各月の予測値を補正する。その結果が図20にある補正予測の行の値である。図20は補正予測値をグラフで表したものである。ここで、ステップS1701で算出された継承元アイテムA002の予測値が、ステップS1704、ステップS1705で補正された補正予測値が、継承元アイテムA002の予測値として、後の処理で、用いられることとなる。このようにして、現在ある在庫を売りつくしたら販売終了となる継承元アイテムについての予測値を算出することができる。そして、継承先アイテムについて、図4に示すステップS402からステップS406の処理を行い、継承先アイテムについての予測値を算出する。すなわち、ステップS406で、ステップS404で算出された予測値から、図17の処理を実行することで得られる、現在ある在庫を売りつくしたら販売終了となる継承元アイテムについての予測値を、差し引いて、継承先アイテムの予測値を算出する。このようにして、継承先アイテムについての予測値を算出することで、予測精度を更に上げることが可能となる。継承先アイテムの実績値と継承元アイテムの実績値の合計値を用いて予測を行って得られた継承先アイテムと継承元アイテムの合計の予測値をプロットした図10のグラフの各時点の予測値から、図20の継承元アイテムA002の各時点の補正予測値を差し引いた値が、継承先アイテムA201の各時点の予測値予測結果になる。図21は、継承先アイテムA201の予測を行った結果、得られる継承先アイテムA201の予測値を時系列にプロットしたグラフである。つまり、継承先アイテムと継承元アイテムとの全体では図10の販売予測になり、継承元アイテムは在庫がある分だけを売り切り、その残りをリニューアル後の新製品である継承先アイテムを売るということを示している。以上、本発明によれば、継承元アイテムと継承先アイテムの実績データに従って得られる予測結果と、継承元アイテムの実績データに従って得られる継承元アイテムの予測結果とに従って、継承先アイテムの予測データを算出することにより、継承先アイテムの予測データの予測精度を向上させることが出来る。また、本発明によれば、リニューアル前品とリニューアル後品の継承情報をもとにリニューアル前品の予測結果を参照することにより、リニューアル後品の予測精度を向上させることができる。上述のように、リニューアル前と後の商品の紐づけを行い、その紐づけ情報継承情報を用い、リニューアル後商品の過去実績にリニューアル前の商品の実績を取り入れることにより、欠けていた実績情報を補うことができる。リニューアル後の商品の予測において、リニューアル前と後の実績合計をもとに予測することにより、リニューアル前と後の全体の予測を実施することができる。さらに、この予測結果からリニューアル前の予測結果を差し引くことにより、リニューアル後の商品の予測結果を導出することができる。ただし、リニューアル後の商品の予測を実施する前に、リニューアル前の予測結果を確定する必要があるため、事前に予測を実施する順番を決めておく。また、リニューアル前の商品の終売傾向徐々に売り上げが落ちていくを精度よく予測をすることができるので、リニューアル後の商品の売り上げ予測を精度良く行うことができる。また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPUが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R、磁気テープ、不揮発性のカード、ROM等を用いることができる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS基本システム或いはオペレーティングシステムなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。このプログラムコードを読み出し実行可能な情報処理装置コンピュータが前述した実施形態の機能を実現する。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPU等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。"