慎重に検討した結果、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを中止することにしました。

1. **2025 年 9 月 1** 日以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのバグ修正は提供されません。これは、今後の廃止によりサポートが制限されるためです。

2. **2025 年 10 月 15** 日以降、新しい Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを作成することはできません。

3. **2026 年 1 月 27 日**以降、アプリケーションは削除されます。Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを起動することも操作することもできなくなります。これ以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL のサポートは終了します。詳細については、「[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのサポート終了](discontinuation.md)」を参照してください。

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# 例: データ異常の検出と説明の取得 (RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION 関数)
<a name="app-anomaly-detection-with-explanation"></a>

Amazon Kinesis Data Analytics は、数値列の値に基づいて異常スコアを各レコードに割り当てる `RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION` 関数を提供しています。この関数は、異常の説明も提供します。詳細については、「Amazon Managed Service for Apache Flink SQL リファレンス」の「[RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html)」を参照してください。

この実習では、アプリケーションのストリーミングソースのレコードに異常スコアを取得するアプリケーションコードを作成します。それぞれの異常についての説明も取得できます。

**Topics**
+ [ステップ 1: データを準備する](app-anomaly-with-ex-prepare.md)
+ [ステップ 2: 分析アプリケーションを作成する](app-anom-with-exp-create-app.md)
+ [ステップ 3: 結果の検証](examine-results-with-exp.md)

**最初のステップ**  
[ステップ 1: データを準備する](app-anomaly-with-ex-prepare.md)