test-data-management

テストデータ管理

<default_to_action> テストデータを作成または管理する際は、次の点に従ってください。

1. 本番環境の PII を直接使用しないでください
2. faker ライブラリを使って合成データを生成してください
3. 本番データを使用する場合は匿名化してください（マスキング、ハッシュ化）
4. テストデータを分離してください（トランザクション、テストごとのクリーンアップ）
5. バッチ生成でスケールさせてください（毎秒 10k 件以上）

データ戦略のクイックガイド：

• 単体テスト：最小限のデータ（必要な分だけ）
• 統合テスト：現実的なデータ（複雑さをすべて含む）
• パフォーマンステスト：大量のデータ（10k 件以上）

重要な成功要因：

• テスト失敗の 40% はデータ不足が原因です
• PII 違反には最大 2,000 万ユーロの GDPR 制裁金が科されます
• テスト環境に本番環境の PII を保存しないでください </default_to_action>

クイックリファレンスカード

使用する場面

• テストデータセットの作成
• 機密データの取り扱い
• 大量データを使ったパフォーマンステスト
• GDPR/CCPA への準拠

データ戦略

種類	使用場面	件数
最小限	単体テスト	1～10 件
現実的	統合テスト	100～1000 件
大量	パフォーマンス	10k 件以上
エッジケース	境界値テスト	対象を絞る

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データの匿名化

// Masking
function maskEmail(email) {
  const [user, domain] = email.split('@');
  return `${user[0]}***@${domain}`;
}
// [email protected] → j***@example.com

function maskCreditCard(cc) {
  return `****-****-****-${cc.slice(-4)}`;
}
// 4242424242424242 → ****-****-****-4242

// Anonymize production data
const anonymizedUsers = prodUsers.map(user => ({
  id: user.id, // Keep ID for relationships
  email: `user-${user.id}@example.com`, // Fake email
  firstName: faker.person.firstName(), // Generated
  phone: null, // Remove PII
  createdAt: user.createdAt // Keep non-PII
}));

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データベースのトランザクション分離

// Best practice: use transactions for cleanup
beforeEach(async () => {
  await db.beginTransaction();
});

afterEach(async () => {
  await db.rollbackTransaction(); // Auto cleanup!
});

test('user registration', async () => {
  const user = await userService.register({
    email: '[email protected]'
  });
  expect(user.id).toBeDefined();
  // Automatic rollback after test - no cleanup needed
});

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エージェント主導のデータ生成

// High-speed generation with constraints
await Task("Generate Test Data", {
  schema: 'ecommerce',
  count: { users: 10000, products: 500, orders: 5000 },
  preserveReferentialIntegrity: true,
  constraints: {
    age: { min: 18, max: 90 },
    roles: ['customer', 'admin']
  }
}, "qe-test-data-architect");

// GDPR-compliant anonymization
await Task("Anonymize Production Data", {
  source: 'production-snapshot',
  piiFields: ['email', 'phone', 'ssn'],
  method: 'pseudonymization',
  retainStructure: true
}, "qe-test-data-architect");

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エージェント連携のヒント

メモリ名前空間

aqe/test-data-management/
├── schemas/*            - Data schemas
├── generators/*         - Generator configs
├── anonymization/*      - PII handling rules
└── fixtures/*           - Reusable fixtures

フリート連携

const dataFleet = await FleetManager.coordinate({
  strategy: 'test-data-generation',
  agents: [
    'qe-test-data-architect',  // Generate data
    'qe-test-executor',        // Execute with data
    'qe-security-scanner'      // Validate no PII exposure
  ],
  topology: 'sequential'
});

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関連スキル

• データベーステスト - スキーマと整合性のテスト
• コンプライアンステスト - GDPR/CCPA への準拠
• パフォーマンステスト - パフォーマンステスト用の大量データ

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覚えておくこと

本番環境の PII を直接使用しないでください。 常に合成データ、または適切に匿名化した本番環境のスナップショットを使用してください。

エージェントを使用する場合： qe-test-data-architect は、現実的なパターン、関連性、制約を備えた 10k 件以上のデータを毎秒生成します。エージェントは GDPR/CCPA への準拠を自動的に確保し、テストデータのボトルネックを解消します。