今回の実績WEIスコアと予測WEIスコアとの差分（-0.7500）は、予測値が実績を大きく上回っており、予測モデルの精度に課題があることを示唆しています。今後の予測精度向上のためには、まず入力データの品質と量を再確認し、最新かつ高精度なデータを使用することが重要です。また、過去の実績データとの比較分析を行い、予測値に過大・過少バイアスが存在しないかを検証してください。モデルに用いる説明変数（特徴量）が的確であるか再評価し、必要に応じて新たな変数の追加や、不要な変数の削除を検討しましょう。さらに、モデル自体の見直し（例：他のアルゴリズムとの比較、パラメータチューニングなど）や、クロスバリデーションによる過学習の防止対策も重要です。最後に、予測後には必ず実績値との乖離分析を行い、継続的なフィードバックとモデル改善を意識しましょう。