実績WEIスコアと予測WEIスコアの間に大きな差分（-0.6765）が見られた点から、現行の予測モデルには改善が必要であることが分かります。主な改善策としては、まずデータの前処理や特徴量選択の見直しを行い、外れ値やノイズの除去、また予測に寄与する変数の特定を徹底しましょう。加えて、過去データのトレンドや季節性、外部要因（経済情勢や市場変動など）の反映が行えているかを再検証し、モデルに適切に取り込むことが重要です。また、予測モデル自体も複数試し、例えば機械学習アルゴリズムのチューニングや異なる手法の比較も有効です。さらに、予測値と実績値の乖離要因を具体的に分析し、モデル評価指標を定期的に点検することで、精度向上が期待されます。モデルの過学習やデータ漏洩も注意しましょう。