majiayu000 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！