実績WEIスコアと予測WEIスコアの間に-0.7380という大きな負の差分が生じており、予測値が実績値を大幅に上回っています。このような過大予測の要因として、過去データの外れ値や季節変動、モデリング時のパラメータ設定が適切でないことなどが考えられます。今後の予測精度向上のためには、まずデータの前処理段階で外れ値や欠損値を慎重に確認・補正し、モデル学習に使用するデータの品質向上に努める必要があります。また、季節性やトレンド等、時系列特性を十分に反映させたモデル選択や特徴量エンジニアリングを行うことも重要です。さらに、クロスバリデーションなどを通じて汎化性能を検証し、過剰適合を防ぐための調整も行いましょう。最後に、予測値と実績値の乖離分析を定期的に実施し、都度モデルやプロセスの見直しを図ることが、精度改善への近道となります。