今回、実績WEIスコア（0.7313）と予測WEIスコア（1.4678）との差分が-0.7365と大きくマイナスとなっていることから、予測値が実績値を大幅に上回ってしまったことが分かります。この誤差を縮小し予測精度を向上させるためには、以下の改善策が有効です。まず、予測モデルの入力データを再点検し、過去の外れ値や異常値が混在していないか確認しましょう。また、モデルに組み込んでいる説明変数が現状に適しているか再評価し、不要な変数を除外したり、新たな重要変数を追加すると良いでしょう。季節変動やトレンド要因など、時系列的な特徴も十分考慮できているか見直しが必要です。さらに、過去データとモデル予測結果の誤差分析を継続的に行い、そのフィードバックをモデルに反映させることで、予測の信頼性を高めていくことが重要です。