Synthetic Data Generator Skill

テスト・開発用のリアルな合成データを生成するスキルです。

概要

このスキルは、開発・テスト・デモ用のリアルで多様な合成データを生成します。個人情報を含まない安全なテストデータ、エッジケースのシミュレーション、パフォーマンステスト用の大量データなど、様々なニーズに対応します。

主な機能

• ユーザーデータ生成: 名前、メール、住所、電話番号など

• トランザクションデータ: 購買履歴、決済情報、注文データ

• ログデータ: アプリケーションログ、アクセスログ、エラーログ

• 時系列データ: センサーデータ、メトリクス、株価

• 関係データ: 正規化されたDB用データ（外部キー関係含む）

• APIレスポンス: REST/GraphQL APIのモックレスポンス

• 異常データ: エッジケース、エラーシナリオ

• GDPR準拠: 実在しない個人情報のみ生成

• 複数形式対応: JSON, CSV, SQL, XML, YAML

• カスタムスキーマ: JSONスキーマ、OpenAPI、TypeScript型定義からデータ生成

データタイプ

1. 個人情報（PII）

ユーザープロフィール

{ "id": "usr_7f3k9m2p", "firstName": "太郎", "lastName": "山田", "email": "taro.yamada.test@example.com", "phone": "090-1234-5678", "dateOfBirth": "1990-05-15", "address": { "country": "Japan", "postalCode": "150-0001", "prefecture": "東京都", "city": "渋谷区", "street": "神宮前1-2-3", "building": "テストビル 405号室" }, "createdAt": "2023-01-15T10:30:00Z", "lastLogin": "2024-11-20T14:22:33Z" }

企業情報

{ "companyId": "com_9x4j2k7n", "companyName": "テックイノベーション株式会社", "industry": "IT・ソフトウェア", "employeeCount": 250, "founded": "2015-04-01", "website": "https://techinnovation-test.example.com", "email": "info@techinnovation-test.example.com", "phone": "03-1234-5678", "address": { "country": "Japan", "postalCode": "100-0001", "prefecture": "東京都", "city": "千代田区", "street": "丸の内1-1-1" } }

2. トランザクションデータ

購買データ

{ "orderId": "ord_20241122_001", "customerId": "usr_7f3k9m2p", "orderDate": "2024-11-22T09:15:00Z", "status": "completed", "items": [ { "productId": "prod_laptop_001", "productName": "ノートパソコン ProBook 15", "category": "Electronics", "quantity": 1, "unitPrice": 89800, "discount": 5000, "subtotal": 84800 }, { "productId": "prod_mouse_042", "productName": "ワイヤレスマウス", "category": "Accessories", "quantity": 2, "unitPrice": 2980, "discount": 0, "subtotal": 5960 } ], "subtotal": 90760, "tax": 9076, "shipping": 0, "total": 99836, "paymentMethod": "credit_card", "shippingAddress": { "name": "山田 太郎", "postalCode": "150-0001", "prefecture": "東京都", "city": "渋谷区", "street": "神宮前1-2-3", "phone": "090-1234-5678" } }

決済データ

{ "transactionId": "txn_20241122_001", "orderId": "ord_20241122_001", "amount": 99836, "currency": "JPY", "paymentMethod": "credit_card", "cardLast4": "1234", "cardBrand": "VISA", "status": "succeeded", "timestamp": "2024-11-22T09:16:12Z", "gatewayResponse": { "authCode": "AUTH123456", "transactionRef": "ref_abc123xyz" } }

3. ログデータ

アプリケーションログ

{ "timestamp": "2024-11-22T10:15:32.456Z", "level": "INFO", "service": "user-service", "environment": "production", "traceId": "trace_7f3k9m2p4j", "spanId": "span_2x9k4n", "userId": "usr_7f3k9m2p", "action": "user.login", "message": "User logged in successfully", "metadata": { "ipAddress": "192.168.1.100", "userAgent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)", "sessionId": "sess_abc123xyz" }, "duration": 234 }

エラーログ

{ "timestamp": "2024-11-22T10:16:45.789Z", "level": "ERROR", "service": "payment-service", "environment": "production", "traceId": "trace_err_5k2m9p", "error": { "type": "PaymentGatewayError", "message": "Payment gateway timeout", "code": "GATEWAY_TIMEOUT", "stack": "at processPayment (payment.js:45:12)..." }, "context": { "orderId": "ord_20241122_002", "amount": 15000, "retryCount": 2 } }

アクセスログ（Apache/Nginx形式）

192.168.1.100 - - [22/Nov/2024:10:15:32 +0900] "GET /api/users/profile HTTP/1.1" 200 1234 "https://example.com/dashboard" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" 0.234 192.168.1.101 - - [22/Nov/2024:10:15:33 +0900] "POST /api/orders HTTP/1.1" 201 567 "https://example.com/cart" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X)" 0.567 192.168.1.102 - - [22/Nov/2024:10:15:34 +0900] "GET /api/products?category=electronics HTTP/1.1" 200 8901 "-" "PostmanRuntime/7.26.8" 0.123

4. 時系列データ

センサーデータ

{ "deviceId": "sensor_temp_001", "location": "Building A - Room 301", "measurements": [ { "timestamp": "2024-11-22T10:00:00Z", "temperature": 22.5, "humidity": 45.2, "pressure": 1013.25 }, { "timestamp": "2024-11-22T10:05:00Z", "temperature": 22.7, "humidity": 45.0, "pressure": 1013.30 }, { "timestamp": "2024-11-22T10:10:00Z", "temperature": 22.9, "humidity": 44.8, "pressure": 1013.28 } ] }

メトリクスデータ

{ "service": "api-gateway", "metrics": [ { "timestamp": "2024-11-22T10:00:00Z", "requestsPerSecond": 1250, "averageLatency": 45, "p95Latency": 120, "p99Latency": 250, "errorRate": 0.2, "cpuUsage": 45.5, "memoryUsage": 62.3 } ] }

5. APIレスポンスデータ

REST APIレスポンス

{ "status": "success", "data": { "users": [ { "id": 1, "name": "山田太郎", "email": "taro@example.com", "role": "admin" }, { "id": 2, "name": "鈴木花子", "email": "hanako@example.com", "role": "user" } ], "pagination": { "page": 1, "perPage": 20, "total": 150, "totalPages": 8 } }, "meta": { "requestId": "req_abc123", "timestamp": "2024-11-22T10:15:32Z", "version": "v1" } }

GraphQLレスポンス

{ "data": { "user": { "id": "usr_123", "name": "山田太郎", "email": "taro@example.com", "posts": [ { "id": "post_001", "title": "初めての投稿", "content": "こんにちは、これは私の最初の投稿です。", "createdAt": "2024-11-20T10:00:00Z", "likes": 42 } ] } } }

6. 関係データ（正規化DB用）

Users テーブル

INSERT INTO users (id, email, name, created_at) VALUES (1, 'user1@example.com', '山田太郎', '2024-01-15 10:30:00'), (2, 'user2@example.com', '鈴木花子', '2024-01-16 11:45:00'), (3, 'user3@example.com', '佐藤次郎', '2024-01-17 09:20:00');

Orders テーブル（外部キー関係）

INSERT INTO orders (id, user_id, total_amount, status, created_at) VALUES (1, 1, 99836, 'completed', '2024-11-22 09:15:00'), (2, 1, 15000, 'pending', '2024-11-22 14:30:00'), (3, 2, 45000, 'completed', '2024-11-22 10:00:00');

Order_Items テーブル

INSERT INTO order_items (id, order_id, product_id, quantity, unit_price) VALUES (1, 1, 101, 1, 89800), (2, 1, 102, 2, 2980), (3, 2, 103, 1, 15000), (4, 3, 104, 3, 15000);

異常データ生成

エッジケース

{ "testCase": "edge_cases", "scenarios": [ { "description": "空文字列", "data": { "name": "", "email": "", "phone": "" } }, { "description": "最大長文字列", "data": { "name": "A".repeat(255), "bio": "Lorem ipsum...".repeat(100) } }, { "description": "特殊文字", "data": { "name": "O'Brien", "company": "A&B Corp.", "note": "Test <script>alert('xss')</script>" } }, { "description": "数値境界値", "data": { "age": 0, "salary": -1, "score": 9999999999 } }, { "description": "日付異常値", "data": { "birthDate": "1900-01-01", "futureDate": "2099-12-31", "invalidDate": "2024-02-30" } } ] }

エラーシナリオ

{ "testCase": "error_scenarios", "scenarios": [ { "statusCode": 400, "error": { "type": "ValidationError", "message": "Invalid email format", "fields": ["email"] } }, { "statusCode": 401, "error": { "type": "UnauthorizedError", "message": "Invalid authentication token" } }, { "statusCode": 404, "error": { "type": "NotFoundError", "message": "User not found", "resourceId": "usr_nonexistent" } }, { "statusCode": 429, "error": { "type": "RateLimitError", "message": "Too many requests", "retryAfter": 60 } }, { "statusCode": 500, "error": { "type": "InternalServerError", "message": "Database connection failed" } } ] }

スキーマベース生成

JSONスキーマから生成

{ "schema": { "type": "object", "properties": { "name": { "type": "string", "minLength": 2, "maxLength": 50 }, "age": { "type": "integer", "minimum": 18, "maximum": 100 }, "email": { "type": "string", "format": "email" }, "tags": { "type": "array", "items": { "type": "string" }, "minItems": 1, "maxItems": 5 } }, "required": ["name", "email"] }, "count": 10 }

生成結果:

[ { "name": "山田太郎", "age": 32, "email": "taro.yamada@example.com", "tags": ["開発", "React", "TypeScript"] }, { "name": "鈴木花子", "age": 28, "email": "hanako.suzuki@example.com", "tags": ["デザイン", "UI/UX"] } ]

TypeScript型定義から生成

interface User { id: string; name: string; email: string; age?: number; roles: ('admin' | 'user' | 'guest')[]; metadata?: Record<string, any>; }

生成されるデータ:

{ "id": "usr_7f3k9m2p", "name": "山田太郎", "email": "taro@example.com", "age": 32, "roles": ["user"], "metadata": { "department": "Engineering", "joinDate": "2023-04-01" } }

OpenAPI仕様から生成

paths: /users: get: responses: '200': description: User list content: application/json: schema: type: object properties: users: type: array items: $ref: '#/components/schemas/User'

生成されるモックレスポンス:

{ "users": [ { "id": 1, "name": "山田太郎", "email": "taro@example.com" }, { "id": 2, "name": "鈴木花子", "email": "hanako@example.com" } ] }

大量データ生成

パフォーマンステスト用

100万件のユーザーデータを生成してください：

要件:

• ユーザーID: user_000001 〜 user_1000000
• 名前: 日本人名（ランダム）
• メール: {name}@example.com 形式
• 登録日: 2020-01-01 〜 2024-11-22 の範囲でランダム
• 出力形式: CSV
• ファイルサイズ: 約100MB想定

時系列データ（1年分）

1年分の時系列センサーデータを生成してください：

要件:

• 期間: 2024-01-01 00:00:00 〜 2024-12-31 23:59:59
• 間隔: 5分ごと
• センサー数: 10個
• 各測定値: temperature, humidity, pressure
• トレンド: 季節変動を含む
• ノイズ: ±2%のランダムノイズ
• 出力形式: JSON（圧縮）

使用例

基本的な使い方

ユーザーデータを10件生成してください。 フィールド: id, name, email, age, createdAt 出力形式: JSON

特定のスキーマに基づく生成

以下のTypeScript型定義に基づいてデータを20件生成してください：

interface Product { id: string; name: string; category: 'Electronics' | 'Clothing' | 'Food'; price: number; stock: number; isAvailable: boolean; }

出力形式: JSON配列

関係データの生成

ECサイトのデータベース用に以下のテーブルデータを生成してください：

テーブル:

1. users (100件)
2. products (50件)
3. orders (200件、users.idを参照)
4. order_items (500件、orders.idとproducts.idを参照)

出力形式: SQL INSERT文

APIモックレスポンス生成

以下のAPIエンドポイント用のモックレスポンスを10パターン生成してください：

エンドポイント: GET /api/users/:id レスポンス構造:

• 成功ケース（200）: 8パターン
• エラーケース（404）: 1パターン
• エラーケース（500）: 1パターン

出力形式: JSON（各パターンをファイル化）

テストデータセット生成

E2Eテスト用のテストデータセットを生成してください：

シナリオ:

1. 正常系: 標準的なユーザーフロー（10ケース）
2. 異常系: バリデーションエラー（5ケース）
3. エッジケース: 境界値、特殊文字（5ケース)

各ケースに以下を含める:

• 入力データ
• 期待される出力
• テストの説明

出力形式: YAML

時系列データ生成

株価の時系列データを生成してください：

要件:

• 銘柄数: 5
• 期間: 過去1年間（2023-11-22 〜 2024-11-22）
• 頻度: 日次（営業日のみ）
• データ項目: Open, High, Low, Close, Volume
• トレンド: ランダムウォーク + トレンド
• 出力形式: CSV

ログデータ生成

1週間分のアプリケーションログを生成してください：

要件:

• 期間: 2024-11-15 00:00:00 〜 2024-11-22 23:59:59
• ログレベル: INFO (70%), WARN (20%), ERROR (10%)
• リクエスト数: 1日あたり約10,000件
• サービス: user-service, order-service, payment-service
• 含める情報: timestamp, level, service, traceId, message, metadata
• 出力形式: JSONL（1行1ログ）

高度な機能

データの一貫性保持

以下の制約を満たすデータセットを生成してください：

制約:

• 各ユーザーは必ず1件以上の注文を持つ
• 注文の合計金額は商品の単価×数量と一致
• 注文日は必ずユーザー登録日以降
• 在庫数は注文数量の合計を上回る

生成データ:

• Users: 50件
• Products: 100件
• Orders: 200件
• Order_Items: 500件

現実的な分布

現実的な分布に従うデータを生成してください：

年齢分布:

• 20-29歳: 30%
• 30-39歳: 35%
• 40-49歳: 20%
• 50歳以上: 15%

購買金額分布:

• 正規分布（平均: 10,000円、標準偏差: 3,000円）
• 最小値: 1,000円、最大値: 50,000円

都道府県分布:

• 東京都: 20%
• 大阪府: 10%
• その他: 人口比に応じて

異常検知テスト用データ

異常検知アルゴリズムのテスト用データを生成してください：

正常データ: 900件

• 平均: 100、標準偏差: 10

異常データ: 100件

• パターン1: 極端な外れ値（平均の3σ以上）: 50件
• パターン2: トレンドの急激な変化: 30件
• パターン3: 周期性の崩れ: 20件

出力形式: CSV（ラベル付き）

多言語データ

多言語対応アプリのテストデータを生成してください：

言語:

• 日本語: 40%
• 英語: 30%
• 中国語: 20%
• その他（韓国語、フランス語等）: 10%

フィールド:

• name: 各言語の一般的な名前
• address: 各国の住所形式
• phone: 各国の電話番号形式
• email: 国際化ドメイン含む

件数: 100件 出力形式: JSON

GDPR・プライバシー対応

完全匿名データ

実在しない個人情報のみを使用:

• 名前: ランダム生成（実在の人物と一致しない）
• メール: test用ドメイン（@example.com等）
• 住所: 架空の住所
• 電話番号: 使用されていない番号帯
• クレジットカード: Luhnアルゴリズムで有効だが実在しない番号

個人情報マスキング

実データをベースにマスキング:

• 名前 → ランダムな仮名
• メール → ハッシュ化 + @example.com
• 電話番号 → 最後の4桁以外をマスキング
• 住所 → 地域のみ保持、詳細はランダム化
• 生年月日 → 年代のみ保持（例: 1990年代）

出力形式

JSON

[ {"id": 1, "name": "山田太郎"}, {"id": 2, "name": "鈴木花子"} ]

CSV

id,name,email 1,山田太郎,taro@example.com 2,鈴木花子,hanako@example.com

SQL

INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, '山田太郎', 'taro@example.com'), (2, '鈴木花子', 'hanako@example.com');

XML

<users> <user> <id>1</id> <name>山田太郎</name> <email>taro@example.com</email> </user> </users>

YAML

users:

• id: 1 name: 山田太郎 email: taro@example.com
• id: 2 name: 鈴木花子 email: hanako@example.com

ベストプラクティス

• 現実的なデータ: 実際のユースケースに近いデータを生成

• 一貫性: 関連データ間の整合性を保つ

• 多様性: エッジケースを含む多様なパターン

• スケーラビリティ: 大量データでも高速に生成

• プライバシー: 実在する個人情報は使用しない

• テスト可能性: テストに必要な特性を明示的に定義

• 再現性: 同じシードで同じデータを生成可能に

• ドキュメント: 生成データの仕様を明記

バージョン情報

• スキルバージョン: 1.0.0

• 最終更新: 2025-11-22

使用例まとめ

シンプルな生成

ユーザーデータを5件、JSON形式で生成してください。

スキーマベース

以下のTypeScript型定義に基づいて10件生成してください： {type_definition}

テストデータセット

E2Eテスト用の包括的なテストデータセットを生成してください。 正常系、異常系、エッジケースを含めてください。

このスキルで、開発・テストに必要なあらゆるデータを生成しましょう！