はじめに
開発やテスト時に「ダミーデータが欲しい」という場面、よくありますよね。
既存のツール（MockarooやGenerateDataなど）を使っていたのですが、いくつか不満がありました：
- 日本語の氏名がリアルじゃない（「タナカ ハナコ」みたいな不自然な名前）
- 日本の住所形式に対応していない
- 和暦やマイナンバーなど、日本固有のデータが生成できない
- 無料版だと行数制限がある
そこで、日本語に完全対応したテストデータ生成ツールを作りました。
どんなツールか
入力
JSON形式
SQL形式
主な機能
-
50種類以上のデータ型に対応
- 個人情報（氏名、住所、電話番号、マイナンバー等）
- ビジネス（会社名、部署、役職等）
- Web/IT（UUID、JWT、APIキー(ダミー文字列)、IPアドレス等）
- 金融（クレジットカード、暗号通貨アドレス等）
- 日時（和暦、タイムスタンプ等）
-
日本語完全対応
- リアルな日本人の氏名
- 日本の住所形式
- 和暦（令和6年など）
- マイナンバー
-
複数の出力形式
- CSV
- JSON
- SQL INSERT文
-
7言語対応のUI
- 日本語、英語、中国語、ロシア語、スペイン語、フランス語、ドイツ語
-
完全無料
- 登録不要
- 行数制限なし
- 広告なし
なぜ作ったか
既存ツールの不満点
バックエンドエンジニアとして、テストデータが必要な場面は多々あります。
- データベースの初期データ投入
- APIのテストケース作成
- UIのモックアップ
- 負荷テスト用の大量データ
既存のツールを使っていて感じた課題：
1. 日本語データの品質が低い
Fakerライブラリを使ったツールは多いですが、日本語ロケールの実装が甘く、不自然な名前や住所が生成されることが多いです。
例：
- ❌ 「タナカ ハナコ」（漢字ではない）
- ❌ 「東京都渋谷区123-456」（住所の形式が不自然）
2. 日本固有のデータに非対応
- 和暦（令和、平成など）
- マイナンバー
- 日本の郵便番号形式
これらは海外のツールでは生成できません。
3. 無料版の制限
Mockarooなどは無料版だと1000行までの制限があり、大量データが必要な時に不便でした。
解決策として作ったツール
上記の課題を解決するため、以下の方針で開発しました：
- 日本語データの品質にこだわる
- 日本固有のデータ型を豊富に用意
- 完全無料・無制限で使える
技術スタック
- フロントエンド: React + Material UI
- インフラ: AWS（CloudFront、S3）
- 多言語対応: i18nライブラリ
- データ生成: 自作ロジック（Fakerは使わず）
工夫した点
1. 日本語データの品質
Fakerライブラリに頼らず、日本の実在する姓名データ、都道府県・市区町村データを元に生成しています。
例えば、氏名は：
- 日本で実際に多い姓（佐藤、鈴木、高橋等）
- 自然な名前の組み合わせ
- 正しいフリガナ
2. データ型の豊富さ
モダンなWeb開発で必要なデータ型を網羅：
- JWT トークン
- APIキー
- 暗号通貨アドレス（Bitcoin、Ethereum）
- HTTPステータスコード
- MIMEタイプ
従来のツールにはないデータ型も生成できます。
3. 7言語対応のUI
i18nライブラリを使い、UIを7言語に対応させました。
これにより、日本だけでなく海外のエンジニアにも使ってもらえるツールになりました。
4. 使いやすさ
- シンプルなUI（Material UI）
- リアルタイムプレビュー
- ワンクリックでコピー
- 設定の保存（localStorage）
使い方
基本的な使い方
- データ型を選択（氏名、住所、メールなど）
- 生成する行数を指定
- 出力形式を選択（CSV、JSON、SQL）
- 「生成」ボタンをクリック
- ダウンロードまたはコピー
使用例：ユーザーテーブルの初期データ作成
例えば、以下のようなユーザーテーブルに初期データを投入したい場合：
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
email VARCHAR(100),
phone VARCHAR(20),
created_at TIMESTAMP
);
ツールで以下のデータ型を選択：
- 連番（id用）
- 氏名（日本語）
- メール
- 電話（携帯）
- タイムスタンプ
出力形式を「SQL INSERT」にすれば、そのまま実行できるSQL文が生成されます。
まとめ
開発・テスト用のダミーデータが必要な時に、ぜひ使ってみてください。
特に、日本語データが必要な場面では既存ツールより便利だと思います。
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「こんなデータ型が欲しい」「こんな機能があったら便利」などのフィードバックをお待ちしています！
最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
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