[
  {
    "order": 1,
    "pkg": "numpy",
    "domain": "土台",
    "登録された確認用機能": "行列演算と固有値分解",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "利用あり",
    "今回実行した操作": "比率・差分の配列計算と数値確認。固有値分解は行っていない。",
    "採否の理由": "比率・差分の配列計算と数値確認。固有値分解は行っていない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 2,
    "pkg": "pandas",
    "domain": "土台",
    "登録された確認用機能": "群別集計",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "利用あり",
    "今回実行した操作": "対象行・期間の選択、欠測確認、表の集計とCSV保存。",
    "採否の理由": "対象行・期間の選択、欠測確認、表の集計とCSV保存。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 3,
    "pkg": "scipy",
    "domain": "検定",
    "登録された確認用機能": "カイ二乗・t検定・Mann-Whitney",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "母集団の記述と標本からの推定を区別する。標本設計・観測の独立性を確認できない平均差や比率差の検定は行わない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 4,
    "pkg": "statsmodels",
    "domain": "回帰",
    "登録された確認用機能": "重回帰とロジスティック回帰",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "説明変数を増やす回帰は今回の問いに必要ない。実行した時間推移モデルは別欄で具体的に記録する。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 5,
    "pkg": "scikit-learn",
    "domain": "機械学習",
    "登録された確認用機能": "k-means と主成分分析",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "分類・次元圧縮を必要とする問いではない。既に定義された集計区分を別の群に置き換えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 6,
    "pkg": "pingouin",
    "domain": "心理統計",
    "登録された確認用機能": "反復測定分散分析・Cronbachのα・媒介分析",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "質問項目の個票、尺度得点、反復測定の被験者番号がなく、尺度の信頼性や因子を推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 7,
    "pkg": "factor_analyzer",
    "domain": "心理統計",
    "登録された確認用機能": "探索的因子分析（KMO・Bartlett・promax回転）",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "質問項目の個票、尺度得点、反復測定の被験者番号がなく、尺度の信頼性や因子を推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 8,
    "pkg": "semopy",
    "domain": "心理統計",
    "登録された確認用機能": "共分散構造分析（CFI/TLI/RMSEA）",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "質問項目の個票、尺度得点、反復測定の被験者番号がなく、尺度の信頼性や因子を推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 9,
    "pkg": "scikit-posthocs",
    "domain": "心理統計",
    "登録された確認用機能": "Dunn検定（多重比較の事後検定）",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "質問項目の個票、尺度得点、反復測定の被験者番号がなく、尺度の信頼性や因子を推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 10,
    "pkg": "researchpy",
    "domain": "心理統計",
    "登録された確認用機能": "記述統計とクロス集計の要約表",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "質問項目の個票、尺度得点、反復測定の被験者番号がなく、尺度の信頼性や因子を推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 11,
    "pkg": "pyreadstat",
    "domain": "心理統計",
    "登録された確認用機能": "SPSS(.sav)形式の読み書き",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "質問項目の個票、尺度得点、反復測定の被験者番号がなく、尺度の信頼性や因子を推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 12,
    "pkg": "statsmodels(MixedLM)",
    "domain": "心理統計",
    "登録された確認用機能": "階層線形モデル・混合効果モデル",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "質問項目の個票、尺度得点、反復測定の被験者番号がなく、尺度の信頼性や因子を推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 13,
    "pkg": "scikit-learn(IterativeImputer)",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "多重代入法による欠損値補完",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 14,
    "pkg": "pymc",
    "domain": "ベイズ",
    "登録された確認用機能": "MCMCでA/Bの事後分布を出す",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の比較は公表値の記述または時間順検証に基づく。別の事前分布を追加する問いを設定していない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 15,
    "pkg": "arviz",
    "domain": "ベイズ",
    "登録された確認用機能": "収束診断（R-hat）",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の比較は公表値の記述または時間順検証に基づく。別の事前分布を追加する問いを設定していない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 16,
    "pkg": "bambi",
    "domain": "ベイズ",
    "登録された確認用機能": "式でベイズ回帰を書く",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の比較は公表値の記述または時間順検証に基づく。別の事前分布を追加する問いを設定していない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 17,
    "pkg": "dowhy",
    "domain": "因果推論",
    "登録された確認用機能": "因果グラフから効果を同定して推定",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "処置割付と識別条件がない。観測した変化を施策や政策の因果効果として推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 18,
    "pkg": "econml",
    "domain": "因果推論",
    "登録された確認用機能": "機械学習を使った異質処置効果（Double ML）",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "処置割付と識別条件がない。観測した変化を施策や政策の因果効果として推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 19,
    "pkg": "linearmodels",
    "domain": "因果推論",
    "登録された確認用機能": "パネルデータの固定効果・操作変数法",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "処置割付と識別条件がない。観測した変化を施策や政策の因果効果として推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 20,
    "pkg": "xgboost",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "勾配ブースティングで回帰",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 21,
    "pkg": "lightgbm",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "軽量勾配ブースティング",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 22,
    "pkg": "shap",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "予測の理由を寄与度に分解",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 23,
    "pkg": "optuna",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "ハイパーパラメータの自動探索",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 24,
    "pkg": "imbalanced-learn",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "不均衡データのオーバーサンプリング(SMOTE)",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 25,
    "pkg": "category_encoders",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "カテゴリ変数の高度な符号化",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 26,
    "pkg": "feature-engine",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "特徴量の前処理パイプライン",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 27,
    "pkg": "yellowbrick",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "学習曲線・残差プロットの可視化",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 28,
    "pkg": "prophet",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "季節性つきの需要予測",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 29,
    "pkg": "pmdarima",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "ARIMAの次数を自動選択",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
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    "pkg": "umap-learn",
    "domain": "マーケティング",
    "登録された確認用機能": "高次元データを2次元に圧縮して可視化",
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    "pkg": "hdbscan",
    "domain": "マーケティング",
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    "pkg": "janome",
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    "pkg": "fugashi",
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    "登録された確認用機能": "MeCab系の高速な形態素解析",
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    "pkg": "sudachipy",
    "domain": "テキスト",
    "登録された確認用機能": "分割単位を選べる形態素解析（企業名に強い）",
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  },
  {
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    "pkg": "gensim",
    "domain": "テキスト",
    "登録された確認用機能": "トピックモデル(LDA)と単語ベクトル",
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  {
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    "pkg": "wordcloud",
    "domain": "テキスト",
    "登録された確認用機能": "ワードクラウドの生成",
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  },
  {
    "order": 45,
    "pkg": "spacy",
    "domain": "テキスト",
    "登録された確認用機能": "係り受け解析・固有表現抽出の基盤",
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  },
  {
    "order": 46,
    "pkg": "textstat",
    "domain": "テキスト",
    "登録された確認用機能": "文章の読みやすさスコア",
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    "今回のライブラリ利用": "未使用",
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  },
  {
    "order": 47,
    "pkg": "networkx",
    "domain": "ネットワーク",
    "登録された確認用機能": "共起ネットワークと中心性",
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    "今回のライブラリ利用": "未使用",
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  },
  {
    "order": 48,
    "pkg": "python-louvain",
    "domain": "ネットワーク",
    "登録された確認用機能": "コミュニティ検出",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
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    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
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  },
  {
    "order": 49,
    "pkg": "igraph",
    "domain": "ネットワーク",
    "登録された確認用機能": "大規模グラフの高速解析",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
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  },
  {
    "order": 50,
    "pkg": "matplotlib",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "図の生成とPNG保存",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "利用あり",
    "今回実行した操作": "記事に掲載する集計図の描画。",
    "採否の理由": "記事に掲載する集計図の描画。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
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  },
  {
    "order": 51,
    "pkg": "seaborn",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "統計グラフ（箱ひげ・分布）",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
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    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
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  },
  {
    "order": 52,
    "pkg": "plotly",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "対話できるグラフ（HTML出力）",
    "共通の小実行検査": true,
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    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 53,
    "pkg": "missingno",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "欠損パターンの可視化",
    "共通の小実行検査": true,
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    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
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  },
  {
    "order": 54,
    "pkg": "scikit-image",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "画像の特徴量抽出",
    "共通の小実行検査": true,
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    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 55,
    "pkg": "duckdb",
    "domain": "データ処理",
    "登録された確認用機能": "CSVに直接SQLを当てる",
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    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
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  },
  {
    "order": 56,
    "pkg": "polars",
    "domain": "データ処理",
    "登録された確認用機能": "pandasより高速な表処理",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
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    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 57,
    "pkg": "pyarrow",
    "domain": "データ処理",
    "登録された確認用機能": "Parquet形式の読み書き",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 58,
    "pkg": "openpyxl",
    "domain": "データ処理",
    "登録された確認用機能": "Excelの読み書き",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "利用あり",
    "今回実行した操作": "公式XLSXの読み込み。検証では原表のセルと集計を照合。",
    "採否の理由": "公式XLSXの読み込み。検証では原表のセルと集計を照合。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 59,
    "pkg": "SALib",
    "domain": "感度分析",
    "登録された確認用機能": "どの入力が結果を動かすか（感度分析）",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、重複の扱い、対象範囲などを直接変えた再計算で検査した。架空の入力分布を置く別のモデルは使わない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 60,
    "pkg": "openturns",
    "domain": "感度分析",
    "登録された確認用機能": "確率モデル・信頼性工学",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、重複の扱い、対象範囲などを直接変えた再計算で検査した。架空の入力分布を置く別のモデルは使わない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 61,
    "pkg": "causal-learn",
    "domain": "因果推論",
    "登録された確認用機能": "PC法で条件付き独立性から因果候補グラフを探索",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "処置割付と識別条件がない。観測した変化を施策や政策の因果効果として推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 62,
    "pkg": "cvxpy",
    "domain": "最適化",
    "登録された確認用機能": "制約付き二次計画で配分の最適値を求める",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "意思決定変数、制約、費用と目的関数の指定がない。配分の最適解を作らない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 63,
    "pkg": "highspy",
    "domain": "最適化",
    "登録された確認用機能": "HiGHSで線形計画の費用最小配分を解く",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "意思決定変数、制約、費用と目的関数の指定がない。配分の最適解を作らない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 64,
    "pkg": "sympy",
    "domain": "数式",
    "登録された確認用機能": "連立方程式を記号計算で厳密に解く",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 65,
    "pkg": "autograd",
    "domain": "数値計算",
    "登録された確認用機能": "自動微分で損失関数の勾配を求める",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 66,
    "pkg": "numdifftools",
    "domain": "数値計算",
    "登録された確認用機能": "数値微分で非線形関数の二階微分を検証",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 67,
    "pkg": "numba",
    "domain": "高速計算",
    "登録された確認用機能": "JITコンパイルで大量の平方和を計算",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 68,
    "pkg": "numexpr",
    "domain": "高速計算",
    "登録された確認用機能": "配列式を評価して条件別の派生指標を作る",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 69,
    "pkg": "sparse",
    "domain": "データ処理",
    "登録された確認用機能": "疎行列で高次元の非ゼロ要素と集計を保持",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
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  },
  {
    "order": 70,
    "pkg": "xarray",
    "domain": "データ処理",
    "登録された確認用機能": "ラベル付き多次元配列を地域・年で集計",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 71,
    "pkg": "xarray-einstats",
    "domain": "記述統計",
    "登録された確認用機能": "多次元配列の調和平均を次元名で計算",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 72,
    "pkg": "formulaic",
    "domain": "回帰",
    "登録された確認用機能": "式からカテゴリ交互作用を含む設計行列を生成",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "説明変数を増やす回帰は今回の問いに必要ない。実行した時間推移モデルは別欄で具体的に記録する。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 73,
    "pkg": "patsy",
    "domain": "回帰",
    "登録された確認用機能": "統計式からスプラインを含む設計行列を生成",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "説明変数を増やす回帰は今回の問いに必要ない。実行した時間推移モデルは別欄で具体的に記録する。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 74,
    "pkg": "pyhdfe",
    "domain": "因果推論",
    "登録された確認用機能": "高次元固定効果を吸収して残差化",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "処置割付と識別条件がない。観測した変化を施策や政策の因果効果として推定しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 75,
    "pkg": "nltk",
    "domain": "テキスト",
    "登録された確認用機能": "正規表現トークン化と頻度分布を作る",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "分析対象は数値表であり、自由回答や文章の頻度を調べる問いではない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 76,
    "pkg": "pydot",
    "domain": "ネットワーク",
    "登録された確認用機能": "分析工程の有向グラフを構築しDOTへ出力",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "対象者間の関係や接続を定義していない。数値表の共起を実在の関係とみなさない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 77,
    "pkg": "pyvis",
    "domain": "ネットワーク",
    "登録された確認用機能": "対話型ネットワーク図をHTMLとして生成",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "対象者間の関係や接続を定義していない。数値表の共起を実在の関係とみなさない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 78,
    "pkg": "statannotations",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "群比較検定の結果を統計注記付き図へ反映",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 79,
    "pkg": "holidays",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "日本の祝日を日付特徴量へ変換",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 80,
    "pkg": "utilsforecast",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "複数系列の予測誤差を共通定義で集計",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 81,
    "pkg": "dask",
    "domain": "データ処理",
    "登録された確認用機能": "分散DataFrameで大規模表を分割集計",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 82,
    "pkg": "bokeh",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "Web向け対話グラフをJSONへ変換",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 83,
    "pkg": "altair",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "宣言型文法で集計グラフ仕様を生成",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 84,
    "pkg": "plotnine",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "ggplot文法で統計図を描画",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 85,
    "pkg": "pandera",
    "domain": "データ品質",
    "登録された確認用機能": "表スキーマと値域を検証",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 86,
    "pkg": "pyjanitor",
    "domain": "データ処理",
    "登録された確認用機能": "列名を統一し欠損を除いて分析可能な表へ整形",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 87,
    "pkg": "catboost",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "カテゴリ変数を含む勾配ブースティング回帰",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 88,
    "pkg": "pyod",
    "domain": "異常検知",
    "登録された確認用機能": "教師なし近傍法で外れ値候補を検出",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "極端な値を誤りとみなす根拠はない。除外条件は元の記録と定義で決め、異常検知器で機械的に削除しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 89,
    "pkg": "river",
    "domain": "予測",
    "登録された確認用機能": "逐次学習で到着順にモデルを更新",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "今回の目的変数と評価期間を定めた方法以外は採用しない。説明用の短い集計表から将来予測の性能を主張しない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 90,
    "pkg": "skforecast",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "自己回帰特徴量から複数期先を予測",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 91,
    "pkg": "tsfresh",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "長い時系列から統計特徴量を自動抽出",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 92,
    "pkg": "pymannkendall",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "Mann–Kendall検定で単調トレンドを判定",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 93,
    "pkg": "filterpy",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "カルマンフィルタでノイズを含む状態を逐次推定",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 94,
    "pkg": "copulas",
    "domain": "確率モデル",
    "登録された確認用機能": "多変量分布を学習して相関を保つ合成標本を生成",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "分布や依存を推定するための同質な独立標本を設定していない。集計値に任意の分布を当てはめない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 95,
    "pkg": "dcor",
    "domain": "検定",
    "登録された確認用機能": "距離相関で非線形な依存関係を測る",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "母集団の記述と標本からの推定を区別する。標本設計・観測の独立性を確認できない平均差や比率差の検定は行わない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 96,
    "pkg": "hyppo",
    "domain": "検定",
    "登録された確認用機能": "距離共分散による独立性検定を実行",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "母集団の記述と標本からの推定を区別する。標本設計・観測の独立性を確認できない平均差や比率差の検定は行わない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 97,
    "pkg": "prince",
    "domain": "機械学習",
    "登録された確認用機能": "主成分分析で多変量データを低次元へ要約",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "分類・次元圧縮を必要とする問いではない。既に定義された集計区分を別の群に置き換えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 98,
    "pkg": "kmodes",
    "domain": "機械学習",
    "登録された確認用機能": "カテゴリデータをK-modesでクラスタリング",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "分類・次元圧縮を必要とする問いではない。既に定義された集計区分を別の群に置き換えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 99,
    "pkg": "kneed",
    "domain": "機械学習",
    "登録された確認用機能": "クラスタ数や複雑度の折れ曲がり点を検出",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "分類・次元圧縮を必要とする問いではない。既に定義された集計区分を別の群に置き換えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 100,
    "pkg": "datashader",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "大量点を画素集約して密度図を作る",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 101,
    "pkg": "holoviews",
    "domain": "可視化",
    "登録された確認用機能": "同じデータから対話型グラフを高水準APIで構築",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "同じ処理を別のライブラリで重複させる必要がない。採用した表処理・検証・描画の方法で今回の計算を実施した。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 102,
    "pkg": "minisom",
    "domain": "機械学習",
    "登録された確認用機能": "自己組織化マップで非線形な近傍構造を二次元へ配置",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "分類・次元圧縮を必要とする問いではない。既に定義された集計区分を別の群に置き換えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  },
  {
    "order": 103,
    "pkg": "pykalman",
    "domain": "時系列",
    "登録された確認用機能": "状態空間モデルでノイズを含む系列を平滑化",
    "共通の小実行検査": true,
    "今回のライブラリ利用": "未使用",
    "今回実行した操作": null,
    "採否の理由": "期間、比較年、連続観測の条件を固定した方法を採用。他の予測器や変化点探索の結果を選んで結論を変えない。",
    "対象と制約": "訪日外客数の月別公表集計。比較年の同じ月と通年で比較。月は独立した無作為標本ではなく、支出や企業の売上は含まれない。",
    "結果資料": "results.json",
    "結果SHA256": "868d5540804483204ca26a26af4eac86edd36b5b2051d93c82c6d83df2fafc84"
  }
]