今回、実績WEIスコアと予測WEIスコアの間に-0.7500という大きな差分（不確かさ）が見られました。この差分を縮小し今後の予測精度を向上させるためには、いくつかのポイントに着目することが重要です。まず、予測モデルに使用している入力データの質や量を見直し、最新かつ網羅的なデータを取り込むことでモデルの精度向上が期待できます。次に、特徴量エンジニアリングやパラメータチューニングを実施し、モデルの過学習・過少学習のバランスを確認することが重要です。また、予測結果と実績値との差異の要因について、外部要因や異常値の影響も検証し、必要に応じてモデルに反映させましょう。最後に、定期的なモデルの再学習・評価を行い、予測精度の安定化を図ることを推奨します。