実績WEIスコアと予測WEIスコアの間に約0.7の大きな乖離が見られることから、予測モデルの見直しが必要です。まず、予測モデルで使用している説明変数（インプットデータ）が実績値と強く対応しているか再検証してください。過去データの十分な分析と、外れ値・異常値の検討を行いましょう。また、季節変動や外部要因など、影響しうる追加要素がモデルに反映されているかも確認してください。予測モデルの学習に用いた期間やデータ量が適切かも見直すべきです。加えて、予測値が実績値に比べて過大評価される傾向があるため、モデルチューニングやハイパーパラメータの調整、クロスバリデーション手法の導入も検討しましょう。最後に、モデルの予測結果だけでなく、その根拠や前提条件の継続的な見直しと、実績との差分分析を徹底することで、予測精度の継続的な向上が期待できます。