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。 翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # ステップ 3: 結果の検証 この[例](app-anomaly-detection-with-explanation.md)で SQL コードを実行すると、まず、異常スコアがゼロの行が表示されます。これは最初の学習フェーズに発生します。その後、次のような結果が表示されます。 ``` ROWTIME SYSTOLIC DIASTOLIC BLOODPRESSURELEVEL ANOMALY_SCORE ANOMALY_EXPLANATION 27:49.0 101 66 NORMAL 0.711460417 {"Systolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0922","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3792"},"Diastolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"0.0210","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3323"}} 27:50.0 144 123 HIGH 3.855851061 {"Systolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"0.8567","ATTRIBUTION_SCORE":"1.7447"},"Diastolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"7.0982","ATTRIBUTION_SCORE":"2.1111"}} 27:50.0 113 69 NORMAL 0.740069409 {"Systolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0549","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3750"},"Diastolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0394","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3650"}} 27:50.0 105 64 NORMAL 0.739644157 {"Systolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"0.0245","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3667"},"Diastolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0524","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3729"}} 27:50.0 100 65 NORMAL 0.736993425 {"Systolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"0.0203","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3516"},"Diastolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0454","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3854"}} 27:50.0 108 69 NORMAL 0.733767202 {"Systolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0974","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3961"},"Diastolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0189","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3377"}} ``` + `RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION` 関数のアルゴリズムは、`Systolic` と `Diastolic` 列が数値であることを確認して、入力として使用します。 + `BloodPressureLevel` 列にはテキストデータがあるため、アルゴリズムによって考慮されません。この例で、この列は、正常、高、および低血圧レベルをすばやく見つけるのに役立つ視覚資料にすぎません。 + `ANOMALY_SCORE` 列で、スコアが高いレコードほど異常です。このサンプルの結果セットの 2 番目のレコードは、最も異常なもので、異常スコアは 3.855851061 です。 + アルゴリズムによって考慮された各数値列が異常スコアに寄与する範囲を理解するには、`ANOMALY_SCORE` 列の、`ATTRIBUTION_SCORE` という名前の JSON フィールドを参照してください。この一連のサンプル結果の 2 行目の場合、`Systolic` および `Diastolic` 列は 1.7447:2.1111 の割合で異常に寄与しています。つまり、異常スコアの説明の 45% は収縮期の値に起因し、残りは拡張期の値に起因しています。 + このサンプルの 2 番目の行で表されるどの点の方向が異常であるかを判断するには、`DIRECTION` という名前の JSON フィールドを参照してください。この場合、拡張期および収縮期の両方の値は `HIGH` とマークされます。これらの方向が正しいという確信を判断するには、`STRENGTH` という名前の JSON フィールドを参照してください。この例では、アルゴリズムは、拡張期の値が高いことをより確かなものとみています。実際に、通常の拡張期の値は 60～80 で、123 は予想よりもはるかに高い値です。