上記の差分より、予測WEIスコアが実績に対して大きく乖離しており、予測が過大評価されていることが分かります。今後の予測精度向上のためには、まず過去データの傾向や変動要因を詳細に分析し、モデルに組み込む変数の精査や外れ値の影響排除が重要です。また、予測モデルに現状のトレンドや季節変動などのダイナミクスが十分反映されているかを検証し、不足している要素があれば適切に追加・修正してください。予測時の前提条件やパラメータ設定にも見直しが必要です。モデルの学習データを定期的に更新し、直近の実績データを反映させることで、現状との乖離を最小限に抑えられます。さらに、予測値と実際の差異を継続的にモニタリングし、フィードバックループを構築することで、モデルの精度向上に資する改善が継続的に行えます。