JP4878527B2 - テストデータ作成装置 - Google Patents

Description

この発明は、テストデータ作成装置に関し、特に、個人情報を利用したシステムを開発し、その動作を検証するために用いるテストデータの作成装置に関する。

従来、商品受発注管理システム，宅配管理システムなど、顧客の氏名，住所などの個人情報を取扱うシステム開発では、その開発時や納入前に、実際の顧客データを用いるか、または、実際の顧客データに近似した仮想的なテストデータを作成して動作のテストを行っていた。

このようなシステムが、現実に運用される際、大量の顧客データが取り扱われることがあるため、テスト段階でも、大量のデータを使用する必要がある。単に、代表的なデータをいくつか作り、このデータの一部をランダムに変更して大量のデータを作成するのであれば容易であるが、あらゆる現実の運用状況を想定して大量のデータを作成するのは困難な場合もある。
また、テスト項目によっては、特殊なデータ形式や特別な数値演算等をする場合があり、すでに存在する現実の個人情報を利用したい場合もある。
このような大量のテストデータを作成するのが困難な場合や、現実の個人情報を利用してテストを行いたいときには、現実の顧客データをそのままテストデータとして使用することが行われていた。

ところが、今日、個人情報保護や顧客データの流出防止の観点から、個人情報の外部への持ち出しが禁止される場合があり、開発会社へ顧客データを持ち帰ってのテスト作業が困難となってきた。

また、どうしても現実の顧客データそのものを利用しなければできないテストの場合は、テスト作業者が顧客先へ出向いてテストを実施するために、顧客先で作業場所とテスト時間等を確保してもらう必要があった。
しかし、顧客先での作業は作業時間等について制限が多いので、顧客データそのものを用いて外部の開発部署でテストを行いたいというニーズは依然として大きい。そこで、現実の顧客データを持ち出す代わりに、実際に使用される顧客データに近いテストデータを、顧客先で作成し、このテストデータを外部へ持ち出すことが行われていた（特許文献１参照）。

特許文献１では、個人データの各フィールドのデータについて、そのデータ形式に対応した変換ルールを作成し、データ形式やデータの分布が、実際の個人データのデータ形式およびデータの分布とほぼ同じになるようなテストデータを作成するテストデータ生成装置が提案されている。
特開２００５−２８５００２号公報

しかし、以上のような従来のテストデータ作成方法では、テストデータから個人を特定あるいは類推することが可能な場合もあり、持ち出したテストデータの流出が問題となることもある。また、テストデータから個人を特定することができない場合でも、持ち出したテストデータのデータ形式がもとの個人情報と異なるため、テストできない場合もあった。

さらに、特許文献１の装置を利用してテストデータを生成する場合、そのテストデータの生成作業は現実の顧客データを必要とするため、その生成作業すべてを、顧客先の場所で行わなければならなかった。
また、各フィールドごとに一定の変換ルールを設定し、テストデータへの変換をしているが、テストデータと現実の顧客データとの偶然の一致があり得る。さらに、テストデータのデータ形式（フォーマット）は元の顧客データと同一であるので、大量の顧客データが存在する場合、持ち帰るテストデータのデータ量が非常に大きいものとなっていた。

そこで、この発明は、以上のような事情を考慮してなされたものであり、現実の顧客データからそのデータ内容を特定することが困難な持ち出し用データを生成し、開発部署でその持ち出し用データから現実の顧客データと同等な属性を持ったテストデータを生成することが可能なテストデータ作成装置を提供することを課題とする。

この発明は、少なくとも姓を含む個人を特定する第１情報からなる複数個の本番データを、第１情報と１対１に対応する個人を特定できない項目情報と各第１情報の属性を示した属性情報とを対応付けて記憶した持出データに変換する準備部と、前記持出データからテストデータを作成するために用いられ、かつ少なくとも姓を含む個人を特定する第２情報と、第２情報の属性を示した属性情報とを関係付けて記憶した辞書を予め作成する管理部と、前記持出データと前記辞書に含まれる個人を特定する第2情報とを用いて、前記持出データの属性情報と一致する属性情報に関係付けられた第2情報であって、持出データの項目情報と１対１に対応可能な第２情報を抽出し、前記本番データに相当する個数および同一の属性を持ち、個人を特定する第２情報を含むテストデータを作成する作成部とを備え、前記準備部が、前記本番データから個人を特定する第１情報を取出す本番データ取出処理部と、抽出された第１情報からその第１情報の項目数と属性とを抽出し、抽出した項目数に相当する個数の変換用項目データを作成する第１データ変換処理部と、前記抽出された属性を含む変換用属性データを作成する第１変換用属性データ処理部とを備え、前記変換用項目データと前記変換用属性データとが、それぞれ、前記持出データの個人を特定できない項目情報と属性情報に対応し、前記作成部が、前記持出データに含まれる個人を特定できない属性情報と、前記辞書とを用いて、前記属性情報と一致する属性を持つ第２情報を前記辞書の中から選択する第２変換用属性データ処理部と、前記持出データに含まれる個人を特定できない項目情報を、選択された第２情報に置換し、前記項目情報の個数に相当する数の個人を特定する第２情報を含むテストデータ生成用データを生成する第２データ変換処理部と、生成されたテストデータ生成用データを複数個集合して、前記本番データに相当する個数および属性を持つテストデータを作成するテストデータ生成処理部とを備えたことを特徴とするテストデータ作成装置を提供するものである。
これによれば、本番データの個人を特定する情報の流出を防止し、より現実の動作状況に近いシステムの動作テストができる。

この発明によれば、本番データと同数でかつ同じ属性を持つテストデータが作成されるので、個人を特定する情報を含む本番データそのものを利用した動作テストをすることはなく、現実に使用されている個人情報の流出を防止でき、本番データと同等な属性を持ったテストデータを用いて、より現実の動作状況に近いシステムの動作テストができる。
また、持出データには、本番データに含まれる個人を特定する情報そのものは含まれないので、持出データが盗難等されたとしても、もとの本番データの個人情報を再現および類推することはできず、個人情報の流出を防止できる。さらに、テストデータにも、本番データに含まれる個人情報と同一の情報は含まれないので、テストデータから、本番データに含まれる個人情報と完全同一の情報を再現することはできない。

また、持出データには本番データの個人を特定する情報が含まれないので、準備部による持出データの作成は顧客先で行うが、作成部によるテストデータの作成は顧客先以外の場所、たとえばシステムの開発部署で行うことができる。
したがって、テストデータの作成を顧客先で行わなければならない場合に比べて、テストデータの作成作業が、場所的および時間的に制限されることなく、余裕を持って実施することが可能であり、テストデータの作成の効率化を図ることができる。

また、この発明は、前記作成部が作成したテストデータと、前記本番データとを比較し、前記個人を特定する第１情報と第２情報との間に一致するものがないかどうかを検証する検証部をさらに備えたことを特徴とするテストデータ作成装置を提供するものである。
これによれば、本番データの個人を特定する情報と偶然一致してしまったテストデータを検出でき、個人情報の不正流出の可能性を低減できる。
ここで、前記検証部が、前記第１情報と第２情報に一致するものが存在することを検出した場合には、一致した個人を特定する第２情報を、前記辞書に含まれる他の第２情報に置換するデータ修正処理部を備えたことを特徴とする。
これによれば、本番データの個人を特定する情報と偶然一致してしまったテストデータを、一致しないものに修正することができる。

また、前記準備部が、前記本番データから個人を特定する第１情報を取出す本番データ取出処理部と、抽出された第１情報からその第１情報の項目数と属性とを抽出し、抽出した項目数に相当する個数の変換用項目データを作成する第１データ変換処理部と、前記抽出された属性を含む変換用属性データを作成する第１変換用属性データ処理部とを備え、前記変換用項目データと前記変換用属性データとが、それぞれ、前記持出データの個人を特定できない項目情報と属性情報に対応することを特徴とする。
ここで、前記個人を特定できない属性情報としては、前記第２情報の文字数を用いてもよい。

また、前記管理部が作成する辞書が、個人を特定する第２情報と、その第２情報の属性情報と、使用の可否を判断するための禁止設定情報と、すでに採用済みであるか否かを判断するための採用判定情報とを関連付けて記録したレコードからなることを特徴とする。
さらに、前記作成部が、前記持出データに含まれる個人を特定できない属性情報と、前記辞書とを用いて、前記属性情報と一致する属性を持つ第２情報を前記辞書の中から選択する第２変換用属性データ処理部と、前記持出データに含まれる個人を特定できない項目情報を、選択された第２情報に置換し、前記項目情報の個数に相当する数の個人を特定する第２情報を含むテストデータ生成用データを生成する第２データ変換処理部と、生成されたテストデータを生成用データを複数個集合して、前記本番データに相当する個数および属性を持つテストデータを作成するテストデータ生成処理部とを備えたことを特徴とする。

また、この発明では、前記準備部が実行する処理は、前記個人を特定する第１情報を所有する顧客の管理場所で実施されることを特徴とする。
さらに、前記管理部が実行する辞書作成処理と、前記作成部が実行するテストデータ作成処理とは、前記個人を特定する第１情報を所有する顧客の管理場所以外の場所で実施されることを特徴とする。

以下、図に示す実施例に基づいて本発明を詳述する。なお、本発明はこれによって限定されるものではない。
この発明の以下の実施例では、本番データを、個人データ（本番）とも呼び、直接個人を特定することのできる情報を含むデータを意味する。
また、個人を特定する「第１情報」とは、いわゆる個人情報を意味し、たとえば、「姓」，「名」，「住所」，「生年月日」，「血液型」，「性別」，「電話番号」等のような情報が該当する。

たとえば、図２に示す「姓」のデータや、図３の「メタ項目」の内容が、第１情報である。個人を特定する「第２情報」も同様の情報からなる。
個人を特定できない「項目情報」とは、以下の実施例では、たとえば、図５に示す変換用項目データを意味し、特に「メタ項目」と１対１に対応する「変換ＩＤ」が、この項目情報に相当する。図５では、「変換ＩＤ」は数値化された情報である。
個人を特定できない「属性情報」とは、たとえば図６に示す変換用属性データを意味し、特に「文字数」は第１情報や第２情報に対応づけられた一つの属性情報である。
また、変換用項目データは、第１情報の項目数に相当する個数のレコードを有する。

「持出データ」とは、たとえば、図５に示す変換用項目データと図６に示す変換用属性データの２つのデータを含む。「辞書」とは、以下の実施例では、「変換データ生成辞書」を意味し、この中には個人を特定する第２情報として「メタ項目」が含まれ、さらに属性情報として「文字数」が含まれる。「テストデータ」とは、たとえば図１１に示すテストデータ生成用データまたは図１２に示すデータを意味する。

図１１のテストデータ生成用データは、１つの個人を特定する情報（たとえば、「姓」）について生成されたテストデータを意味し、図１２のテストデータは、テストデータ生成用データを複数個集合して、作成された本番データと同一構成を持つように構成されたデータであり、本番データの個数に相当する個数のレコードからなる。また、テストデータは、本番データと同一の属性を持つデータから構成される。

検証部は、以下の実施例では、たとえば、第１情報に相当する図３に示す「メタ項目」と、第２情報に相当する図１１に示す「メタ項目」とを比較する部分であり、この実施例の場合は、２つのメタ項目の中に一致するものがないかどうかを検証する。
データ修正処理部とは、以下の実施例では、テストデータ生成用データ修正処理部に相当する。

また、以下の実施例において、準備部の第１データ変換処理部は、図１のデータ変換処理部５２に対応し、作成部の第２データ変換処理部は、図１のデータ変換処理部７２に対応する。
また、準備部の第１変換用属性データ処理部は図１の変換用属性データ処理部５３に相当し、作成部の第２変換用属性データ処理部は図１の変換用属性データ処理部７１に相当する。

この発明の顧客の管理場所とは、たとえば、本番データを利用してある特定のシステムを実動させるコンピュータが設置されているような場所をいい、以下の実施例では、単に、顧客先とも称する。
顧客の管理場所以外の場所とは、前記コンピュータが設置されている場所とは異なる場所を意味し、たとえば、特定のシステムを開発している企業の開発部署の内部場所をいい、以下の実施例では、単に開発部署とも称する。

＜この発明のテストデータ作成装置の構成＞
図１に、この発明のテストデータ作成装置の一実施例の構成ブロック図を示す。
この発明のテストデータ作成装置は、主として、準備部５０，管理部６０，作成部７０，検証部８０，および各種データの格納部からなる。

この装置の各機能ブロックは、パソコンなどの情報処理装置で実行される一つの機能として、ソフトウェアモジュールのような形態で、情報処理装置に組み込んでもよい。
準備部５０，管理部６０，作成部７０，および検証部８０は、情報処理装置に搭載されているＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏコントローラ，タイマー等からなるマイクロコンピュータにより実現される。また、準備部等の各機能は、マイクロコンピュータが、ハードディスクなどの記録装置に記録されたプログラムに基づいて、入力装置や表示装置などからなる各種ハードウェアを動作させることにより実現される。

また、各格納部は、ＲＡＭ，フラッシュメモリ，あるいはハードディスクのような記録装置を用いればよい。特に、外部へ持ち出すデータは、セキュリティ対策がされた不揮発性の記録媒体に格納することが好ましい。
また、もとの現実の個人データ（以下、本番データとも呼ぶ）そのものは、原則持ち出すことのできないデータであるので、テストデータの作成中は揮発性のＲＡＭなどのメモリに一時記録し、作業終了後は消去されるように格納することが好ましい。

＜準備部の説明＞
図１において、準備部５０は、もとの本番データから、持ち出すことが可能なデータ（以下、持出データとも呼ぶ）を作成する部分である。本番データは持ち出せないので、この持出データの作成作業自体は、顧客先の場所で行う。

もとの本番データ（個人データ（本番））Ｄ１００は、たとえば図２に示すような現実に利用されている個人情報からなるデータである。
持出データは、もとの本番データの内容を特定することができず、もとの本番データの項目と属性に相当する情報を持ったデータである。持出データは、具体例としては、変換用項目データＤ１１１と変換用属性データＤ１１２であり、たとえば、図５と図６に示すデータである。持出データは、本番データＤ１００とも異なり、システムの動作チェックに用いるテストデータＤ１３３とも異なる。また、後述するように、持出データを盗んでも、本番データＤ１００およびテストデータＤ１３３を再現できず、類推もできない。

準備部５０は、主として、本番データ取出処理部５１，データ変換処理部５２，変換用属性データ処理部５３とから構成される。
本番データ取出処理部５１は、もとの個人データ（本番）Ｄ１００とメタデータ管理テーブルＤ１２１とから、本番データ取出データＤ１０１を生成する部分である。
本番データ取出データＤ１０１は、たとえば、図３に示すようなデータであり、持出データの作成のために用いられる中間的なデータである。
メタデータ管理テーブルＤ１２１とは、たとえば図８に示すようなテーブルであり、個人データに含まれる項目名をリスト化したようなデータからなり、予め開発部署で作成されるテーブルである。

データ変換処理部５２は、本番データ取出データＤ１０１から、変換用属性準備データＤ１０２と、変換用項目データＤ１１１を生成する部分である。
変換用属性準備データＤ１０２とは、たとえば、図４に示すようなデータであり、個人データの内容から項目内容そのものとその属性を抜き出したようなデータである。
変換用項目データＤ１１１とは、たとえば、図５に示すようなデータであり、個人データの項目内容（たとえば姓の内容）を、その内容を特定できないような数値情報（変換ＩＤ）に置換したデータである。このデータＤ１１１は持ち出されるデータである。

変換用属性データ処理部５３は、変換用属性準備データＤ１０２から、変換用属性データＤ１１２を生成する部分である。変換用属性データＤ１１２は、図６に示すようなデータであり、データＤ１０２に含まれる属性（たとえば文字数）と、項目内容（たとえば姓）を特定できないような数値情報（変換ＩＤ）との関係づけを示したデータである。このデータＤ１１２も、持ち出される情報である。
また、図７に示すメタデータ管理データＤ１１３は、顧客先の場所で持出データの作成をする際に顧客先に持ち込まれるデータであるが、開発部署で予め作成されたメタデータ管理テーブルＤ１２１と同じデータである。

この３つのデータ（Ｄ１１１，Ｄ１１２，Ｄ１１３）は、開発部署（あるいは会社）と、顧客先との間で、持ち運びされるデータという点で共通するデータであり、主として人の手を介して運搬されるか、または、ネットワークを介して両者（開発部署，顧客先）の間で送受信される。
したがって、これらの３つのデータは、運搬途中での盗難，ネットワークでの通信中の盗難などに会う危険性があるデータと言える。

しかし、持出データのいずれも、もとの個人データとの関係を示した情報が含まれているだけで、もとの個人データの内容そのものは含まれていないので、これらの３つのデータのうち１つだけ盗んでも、もとの個人データの内容を特定（あるいは再現）することはできない。また、３つのデータすべてを集合させても、そのデータ内に含まれる各データの関係がわかるだけで、もとの個人データの内容を特定することはできない。また、持出データは、テストデータの作成に使用されるものであるが、テストデータそのものではない。すなわち、持出データの運搬中において、個人データのみならずテストデータの流出もなく、データの秘匿性に優れている。

また、３つのデータ（Ｄ１１１，Ｄ１１２，Ｄ１１３）の内容はほぼ数値化されたデータなので、もとの個人データのデータ量に比べて非常に小さな記録容量である。したがって、単に同一フォーマットでもとの個人データを特定できない別の個人データに置きかえて持ち出す場合に比べて、持ち出すデータ量は少なくてすむ。
また、後述するように、開発部署へこれらの３つのデータ（Ｄ１１１，Ｄ１１２，Ｄ１１３）を持ち帰った後、これらの３つのデータからもとの個人データの属性と同じ属性を持つ近似的な項目内容を生成し、もとの個人データの項目内容と重複のないテストデータを作成することができる。

また、顧客先では、テストデータそのものの作成は行わずに、テストデータのもとになる２つのデータ（Ｄ１１１，Ｄ１１２）の作成のみを行うので、顧客先での作業時間は比較的短くてよい。
したがって、顧客先でテストデータそのものの作成作業をすることはなく、開発部署に帰って、余裕を持ってテストデータの作成作業をすることができる。また、顧客先でテストデータを作成していた従来の方法では、もしテストデータの作成に失敗していた場合には、テストデータの作成のために、再度顧客先に出向く必要があったが、この発明では、顧客先へ出向く必要はなく、開発部署で何度でもテストデータを作成し直せる。

＜管理部の説明＞
管理部６０は、持出データおよびテストデータの作成に必要となる管理データを作成する部分である。
図１において、管理部６０は、主として、変換データ生成辞書処理部６１と、メタデータ管理テーブル処理部６２とからなる。管理データとしては、たとえば、変換データ生成辞書Ｄ１２０と、メタデータ管理テーブルＤ１２１とがある。
これらの管理データは、顧客先ではない場所、たとえば開発部署で予め作成される。

変換データ生成辞書処理部６１は、図９に示したような変換データ生成辞書Ｄ１２０を生成する部分である。
変換データ生成辞書Ｄ１２０は、持ち帰った持出データ（Ｄ１１１，Ｄ１１２）から、変換用データＤ１３１やテストデータ生成用データＤ１３２を作成するのに用いる辞書である。
変換データ生成辞書Ｄ１２０は、担当者が手入力して作成してもよいが、非常に多くのデータ量となり時間がかかる場合には、市販されている辞書データ，住所データ，氏名データなどを利用して、半自動的に作成してもよい。

以下の実施例では、個人情報の例として、「姓Ｄ１２０ａ」，「名Ｄ１２０ｂ」，「住所Ｄ１２０ｃ」，「生年月日Ｄ１２０ｄ」のメタ項目名を持つ辞書Ｄ１２０を取扱うことにする。ただし、開発するシステムごとに、使用する個人情報のメタ項目名の種類は異なる。したがって、上記４つのメタ項目名に限るものではなく、必要に応じて他のメタ項目名を増減してもよい。

このような辞書Ｄ１２０の作成は、開発部署でテストデータの作成処理を実施する前に行えばよい。
辞書の各データ項目は、たとえば「メタＩＤ」，「メタ項目」，「文字数」，「禁止設定」，および「使用済み」からなる。
辞書Ｄ１２０の「姓データ」について説明すると、まず、「メタＩＤ」＝１は、各行の内容は、「姓」に関する情報であることを示している。なお、「メタＩＤ」＝２は、「名」に関する情報であることを示している。

「メタ項目」は、現実に利用されている「姓」の個人名を示したものであり、ここでは具体例として、「林」，「森」，「井岡」などを示している。
この内容は、前記したように市販されている国語辞典や人名辞典などから引用したものを利用することが好ましい。作成する「姓データ」の中には、現実に使用される本番データの個人情報の「姓」が含まれていなくてもよく、含まれていてもよい。本番データと同一姓を持つ重複したテストデータが作成されるのを防ぐ観点では、含まれない方が好ましいが、この観点を考慮して辞書Ｄ１２０を作成する必要はない。

「文字数」は、「メタ項目」の内容の文字の数を意味する。
たとえば「森」では、「文字数」＝１であり、「五十鈴」では、「文字数」＝３である。
この「文字数」は、メタ項目内容の属性の一つであり、本番データの各項目内容の属性と同一の属性を示したデータである。
たとえば、「メタ項目」が「山田」という姓データは、「文字数」という属性が「２」である。そこで、辞書Ｄ１２０に、「山田」というメタ項目に対応させて同じ属性値（文字数＝２）を格納しておく。

一般にこの属性値（文字数＝２）と同じ属性値を持つ姓データは、現実に多数存在する。たとえば、文字数が「２」の姓は、「山田」のほかに、例示した「井岡」，「山野」，「上山」など多数存在する。
テストデータを作成するとき、そのメタ項目内容そのものは、本番データと異なる表現のものが好ましいが、その属性値（たとえば文字数）は同一のものを用いることが望まれる場合が多いと考えられる。

そこで、この発明では、本番データと表現そのものは異なり、かつ属性値（たとえば文字数）が同一のテストデータを作成する。
上記した例では、本番データに、「山田」という姓が存在していたとすると、その表現が「山田」ではないが、属性値（文字数）が「山田」と同一である「２」の姓データを、テストデータとして採用する。たとえば、文字数が２である「井岡」が選択され、「山田」の代わりに、テストデータの姓として「井岡」が採用される。
同様に、「名」，「住所」，「生年月日」についても、同じ考え方で、本番データとは異なる「名」，「住所」，「生年月日」を持つテストデータが作成される。
このようにしてテストデータを作成することにより、本番データの各項目内容と重複することのない内容を持つテストデータを作成することができる。

辞書Ｄ１２０の「禁止設定」は、対応するメタ項目の内容を、テストデータとして使用してよいか否かを決めるための情報であり、「１」は使用してよいことを示し、「０」は使用不可を示す。
辞書を作成した当初は、すべて初期値として「１」が設定される。
後述する検証処理で重複していることがわかったテストデータのメタ項目（たとえば姓）があれば、そのメタ項目（姓）に対応する「禁止設定」が、「０」にセットされる。
「採用済み」は、対応するメタ項目の内容がテストデータとしてすでに採用されたか否かを示す情報であり、「１」はすでに採用したことを示し、「０」は未採用を示す。
なお、これらの情報の利用方法と、テストデータの作成及び検証処理の詳細については、後述する。

メタデータ管理テーブル処理部６２は、メタデータ管理テーブルＤ１２１を生成する部分である。
メタデータ管理テーブルＤ１２１は、前記したようにメタデータ管理データＤ１１３として顧客先へ持ち込まれるデータであり、図８に示すようなデータである。ここでは、メタデータ管理テーブルＤ１２１は、「メタＩＤ」と、「メタ項目名」とからなる。

「メタ項目名」は、顧客先で使用されている個人データ（本番）の中の項目名称を示すものであり、どのような項目名称が個人データの中に存在するかは、システム開発者が予め知っておく必要がある。
「メタＩＤ」は、「メタ項目名」に対応づけられた連続した数字である。「メタ項目名」の具体例として、「姓」，「名」，「住所」，「生年月日」を示しているが、これに限るものではない。

メタデータ管理テーブルＤ１２１は、顧客先に持ち込むので、顧客先で持出データを作成する準備作業をする前に、予め、本番データにどのようなメタ項目名があるかを調査し、このメタデータ管理テーブルＤ１２１を作成しておく必要がある。

＜作成部の説明＞
作成部７０は、開発部署において、持ち帰ったデータ（Ｄ１１１，Ｄ１１２）を用いて、テストデータＤ１３３を作成する部分である。
図１において、作成部７０は、主として、変換用属性データ処理部７１，データ変換処理部７２，テストデータ生成処理部７３とからなる。
この作成部７０の処理により、個人データ（本番）Ｄ１００に対して、同一属性を持つテストデータ（個人データ（テスト））Ｄ１３３が作成される。

変換用属性データ処理部７１は、上記した持出データ（Ｄ１１１，Ｄ１１２）と、変換データ生成辞書Ｄ１２０とから、変換用データＤ１３１を生成する部分である。
変換用データＤ１３１は、たとえば、図１０に示すようなデータであり、持ち出した変換用項目データＤ１１１に含まれる変換ＩＤに、辞書Ｄ１２０の中に存在するメタ項目を対応付けたデータである。

ここで、対応付けの基準として、属性値が用いられ、たとえば、持ち出した変換用属性データＤ１１２の中の文字数が用いられる。この場合、変換ＩＤに対応する文字数と一致する文字数を持つメタ項目の内容が、対応するメタ項目として選択される。
同じ文字数を持つものが辞書の中に多数存在する場合は、整列順に選んでもよいが、ランダムに任意のメタ項目を選んでもよい。ただし、「禁止設定」が１（使用してもよい）、かつ「採用済み」が０（未使用）のものを選択する。

データ変換処理部７２は、変換用データＤ１３１と、持ち出した変換用項目データＤ１１１とから、テストデータ生成用データＤ１３２を生成する部分である。
テストデータ生成用データＤ１３２は、たとえば、図１１に示すようなデータであり、変換用項目データＤ１１１に含まれる連番の個数に等しい数だけのメタ項目を生成したものである。また、このデータＤ１３２は、１つのメタＩＤ（たとえば、姓データ）に対応したメタ項目を生成したものであり、メタＩＤごとに、このようなテストデータ生成用データＤ１３２が生成される。
また、変換用項目データＤ１１１の中に、同じ変換ＩＤが複数個存在する場合は、連番が異なっても同じメタ項目が対応づけられる。たとえば、Ｄ１１１の中の連番「１」と「１０」には、同じ変換ＩＤ「１」が存在するので、同じメタ項目「井岡」が対応づけられる。

テストデータ生成処理部７３は、テストデータ生成用データＤ１３２と、メタデータ管理テーブルＤ１２１とを用いて、目的のテストデータである個人データ（テスト）Ｄ１３３を生成する部分である。
個人データ（テスト）Ｄ１３３は、たとえば図１２に示すようなデータであり、メタ項目名（メタＩＤ）ごとに生成されたテストデータ生成用データＤ１３２を集合させて、連番を基準として、各データＤ１３２の中のメタ項目（姓，名，住所など）を対応づけて生成したものである。この生成処理では、各項目内容が個人データ（本番）と異なり、データ件数と項目の属性とが個人データ（本番）と同一であるテストデータＤ１３３が生成される。
生成されたテストデータＤ１３３は、開発されるシステムの動作チェックに使用される。

＜検証部の説明＞
検証部８０は、作成部７０で作成したテストデータＤ１３３が適切なものか否かをチェックする部分である。
検証部８０は、主として、データ検証処理部８１，変換データ生成辞書修正処理部８２，テストデータ生成用データ修正処理部８３とからなる。この検証部の処理は、テストデータＤ１３３を顧客先へ持ち込んで行う。

ここでは、顧客先で、もとの本番データＤ１００と作成されたテストデータＤ１３３とを比較し、テストデータＤ１３３の中に、本番データＤ１００と偶然一致したものがないか否かをチェックする。一致するものがあれば、その一致する項目の情報（検証結果データＤ１４１）を開発部署へ持ち帰り、テストデータＤ１３３を手動で修正する。
あるいは、持ち帰った情報（Ｄ１４１）を用いて変換データ生成辞書Ｄ１２０に修正を加え、この修正後の辞書Ｄ１２０を用いて、偶然一致した部分の項目内容を変更し、テストデータＤ１３３を自動補正する。

データ検証処理部８１は、本番データＤ１００から生成された本番データ取出しデータＤ１０１と、テストデータ生成用データＤ１３２とを比較し、一致する項目内容のある部分を特定した検証結果データＤ１４１を生成する部分である。
検証結果データＤ１４１は、たとえば図１３に示すようなデータであり、持ち込んだテストデータ生成用データＤ１３２のうち、一致した項目内容を含む情報である。
この例では、テストデータ生成用データＤ１３２の中にあった「メタＩＤ＝１，連番＝９，メタ項目＝森」の部分が、本番データ取出しデータＤ１０１の中に存在していたことがわかる。
したがって、この検証結果データＤ１４１の項目内容は、一致する本番データが存在するので、テストデータとして用いるのは好ましくないと判断され、開発部署へ持ち帰って他の内容に変更すべきものである。

検証結果Ｄ１４１に含まれる情報は、本番データと同一のデータを含むものであるので、本番データの一部分をそのまま持ち出すことになる。したがって厳密に言えば好ましくないが、持ち出す情報は、一致したメタ項目の部分に限られ、そのメタ項目に対応した他のメタ項目の部分は、一致していなければ持ち出されない。すなわち、持ち出した情報が流出したとしても、本番データに含まれる個人情報の内容すべてが流出されることはない。

変換データ生成辞書修正処理部８２は、検証結果データＤ１４１とメタデータ管理テーブルＤ１２１とを用いて、変換データ生成辞書Ｄ１２０の中で、検証結果データＤ１４１に対応する部分の情報を変更する部分である。
具体的には、たとえば、辞書Ｄ１２０の中で、検証結果データＤ１４１のメタ項目に対応する「禁止設定」を「０（使用不可）」に変更する。
「禁止設定」は、テストデータＤ１３３の自動修正のために用いられる。

テストデータ生成用データ修正処理部８３は、変換データ生成辞書修正処理部８２によって修正された辞書Ｄ１２０と、メタデータ管理テーブルＤ１２１とを用いて、テストデータＤ１３３のもとになるテストデータ生成用データＤ１３２を修正する部分である。
具体的には、辞書Ｄ１２０の中に、「禁止設定」が「０（使用不可）」となっているメタ項目（たとえば、姓）であって、このメタ項目（姓）に一致するメタ項目がテストデータ生成用データＤ１３２の中に存在する場合、そのメタ項目（姓）の内容を、別の内容に変更する。

ただし、変更後の別の内容（姓）としては、「禁止設定」が「１（使用してもよい）」であって、「採用済み」が「０（未使用）」のものを、辞書Ｄ１２０の中から選択する。すなわち、重複使用を認めないように、他の項目内容が選択される。
この修正作業は、テストデータ生成用Ｄ１３２に対して行われる。すなわち、メタ項目名ごとに、一致した項目内容の変更が行われ、変更されたデータＤ１３２を集合して、最終的なテストデータＤ１３３が作成される。

以上が、この発明のテストデータ作成装置の構成の説明である。
なお、各格納部（１００〜１４１）に格納する各データ（Ｄ１００〜Ｄ１４１）の具体例は、一つの例示でありこれに限るものではない。
特に、圧縮あるいは暗号化等のセキュリティ対策をせずに、生データのまま格納してもよいが、流出のおそれを考慮して、生データに対して適切な暗号化等のセキュリティ対策を適用してもよい。

＜この発明のテストデータ作成処理の具体例＞
図１の各機能ブロックで行われる処理の具体例について、フローチャートを示しながら、説明する。
図１４に、この発明のテストデータ作成処理の一実施例の全体フローチャートを示す。
まず、ステップＳ１において、管理部６０が、管理データすなわちメタデータ管理テーブルＤ１２１と、辞書Ｄ１２０の作成処理を行う。ただし、辞書Ｄ１２０の作成は、ステップＳ５の前に行えばよい。この詳細は、図１５に示す。

次に、ステップＳ２，Ｓ３およびＳ４における一連の処理により、準備部５０が、テストデータの作成準備処理を行う。すなわち、本番データＤ１００を用いて、持出データ（Ｄ１１１，Ｄ１１２）の生成処理を行う。
ステップＳ２では、本番データ取出処理部５１が、本番データ取出データＤ１０１の生成処理を行う。この詳細は、図１６に示す。

ステップＳ３では、データ変換処理部５２が、変換用項目データＤ１１１と、変換用属性準備データＤ１０２の生成処理を行う。この詳細は、図１７に示す。
ステップＳ４では、変換用属性データ処理部５３が、変換用属性データＤ１１２の生成処理を行う。この詳細は、図１８に示す。
以上のテストデータの作成準備処理は、本番データＤ１００を使う必要があるので、ステップＳ１で作成したメタデータ管理データＤ１１３を顧客先に持ち込み、顧客先で行う。

次に、作成部７０が、ステップＳ５，Ｓ６およびＳ７における一連の処理により、テストデータＤ１３３の作成処理を行う。すなわち、持出データ（Ｄ１１１，Ｄ１１２）を用いて、メタＩＤごとのテストデータ生成用データＤ１３２を作成した後、テストデータＤ１３３を作成する。
ステップＳ５では、作成部７０の変換用属性データ処理部７１が、変換用データＤ１３１の生成処理を行う。この詳細は、図１９に示す。
ステップＳ６では、作成部７０のデータ変換処理部７２が、テストデータ生成用データＤ１３２の生成処理を行う。この詳細は図２０に示す。

ステップＳ７では、テストデータ生成処理部７３が、個人データ（テスト）Ｄ１３３の生成処理を行う。この詳細は図２１に示す
次に、検証部８０が、ステップＳ８からＳ１２までの一連の処理により、テストデータＤ１３３の検証および補正処理を行う。
ステップＳ８およびＳ１１では、データ検証処理部８１が、もとの本番データＤ１００から生成した本番データ取出データＤ１０１を用いて、ステップＳ７で生成されたテストデータＤ１３３の検証を行う。この詳細は、図２２に示す。
ステップＳ９では、変換データ生成辞書修正処理部８２が、ステップＳ８で得られた検証結果データＤ１４１を用いて、辞書Ｄ１２０の内容に修正を加える。具体的には、検証結果データＤ１４１に含まれる重複が見つけられたメタ項目について、禁止設定を変更する。この詳細は、図２３に示す。

ステップＳ１０では、テストデータ生成用データ修正処理部８３が、修正された辞書Ｄ１２０を用いて、テストデータＤ１３３を自動補正する。この詳細は、図２４に示す。
ステップＳ１２において、テストデータの検証が終了したか否かチェックし、まだ検証結果データＤ１４１として変更すべきメタ項目が残っている場合は、ステップＳ９へ戻る。検証結果データＤ１４１に変更すべきメタ項目がなくなった場合、テストデータＤ１３３の検証と補正が完了したと考え、処理を終了する。

＜管理部：管理データの作成，ステップＳ１＞
図１５に、ステップＳ１の管理部による管理データの作成のフローチャートを示す。
ステップＳ１０１において、メタデータ管理テーブル処理部６２によって、メタデータ管理テーブルＤ１２１を作成する。たとえば、メタＩＤとメタ項目名とを、担当者がキーボードを用いて入力する。
メタ項目名は、顧客先で事前調査した本番データの項目名称を入力する。メタＩＤとしては数字を用い、入力したメタ項目順に、連番としてもよい。

ステップＳ１０２において、変換データ生成辞書処理部６１によって、変換データ生成辞書Ｄ１２０を作成する。図９のメタ項目については、担当者がキーボード等を用いて入力してもよい。あるいは、人名辞典などの市販データから必要なデータを取り込み、メタ項目に設定してもよい。
また、文字数については、入力あるいは設定されたメタ項目ごとに、その文字数を自動的にカウントして、設定すればよい。

「禁止設定」については、初期値として「１（使用してもよい）」に設定する。
「使用済み」については、初期値として「０（未使用）」に設定する。
「メタＩＤ」は、メタデータ管理テーブルＤ１２１の作成時に入力された数値を設定する。
図９の場合は、姓データＤ１２０ａ，名データＤ１２０ｂ，住所データＤ１２０ｃ、生年月日データＤ１２０ｄが作成される。

これらのデータ（Ｄ１２０，Ｄ１２１）は、ハードディスクなどの不揮発性のメモリに格納される。
また、メタデータ管理テーブルＤ１２１は、顧客先で行う準備作業のために持ち出されるので、持ち込む予定の可搬型のメモリ（たとえば、ＣＤ−Ｒ，ＤＶＤ−Ｒ，フラッシュメモリなど）あるいは、可搬型のパソコンの内蔵ハードディスク等に、メタデータ管理データＤ１１３としてコピーしておく。

＜準備部：本番データ取出処理，ステップＳ２＞
図１６に、ステップＳ２の本番データ取出処理の一実施例のフローチャートを示す。ここでは、図２５に示すように、本番データ取出処理部５１が、個人データ（本番）Ｄ１００とメタ管理テーブルＤ１２１とを用いて、本番データ取出データＤ１０１を作成する。
ステップＳ１２０において、本番データ（個人データ（本番））Ｄ１００の中のどの項目を取り出すかの指示入力を待つ。
ここで、担当者は、取り出したいデータのメタ項目名を入力する。たとえば、「姓データ」を取り出したい場合は、「姓」を選択あるいは入力する。

入力を確認した後、ステップＳ１２１において、入力されたメタ項目名（姓）でメタ管理テーブルＤ１２１を検索し、対応するメタＩＤを変数ＷＫ１に格納する。姓データの場合、変数ＷＫ１に「１」が格納される。
ステップＳ１２２において、変数Ｎ１に初期値ゼロを格納する。変数Ｎ１は、個人データの件番号に対応する。
ステップＳ１２３において、個人データ（本番）を１件ずつ順に読み込む。

ステップＳ１２４において、変数Ｎ１に、１を加算する。
ステップＳ１２５において、読み込んだ個人データの中から入力したメタ項目名（姓）に対応する項目名の列の値を取り出し、変数ＷＫ２に格納する。
たとえば、メタ項目名が「姓」の場合、個人データ（本番）Ｄ１００の中の「姓」の項目の内容が取り出される。Ｎ１＝１の場合、１件目の「姓」の項目内容＝「山田」が取り出され、変数ＷＫ２に格納される。
ステップＳ１２６において、変数ＷＫ１（＝１）をメタＩＤとして、変数Ｎ１（＝１）を連番として、変数ＷＫ２（＝山田）をメタ項目として、本番データ取出しデータＤ１０１を作成する。たとえば、データＤ１０１の１件目は、メタＩＤが１，連番が１，メタ項目が「山田」として作成される。

ステップＳ１２７において、次の個人データ（本番）を１つ読み込む。
ステップＳ１２８において、すべての個人データを読み込んだかどうかチェックする。まだ残っている場合は、ステップＳ１２４へ戻る。ステップＳ１２４では、ステップＳ１２７で読み込んだデータについて、本番データ取出しデータＤ１０１を作成する。すべての個人データ（本番）について、ステップＳ１２４からＳ１２７までの処理が繰り返され、個人データ（本番）のうち、メタＩＤ（姓）に対応する本番データ部分がすべて取出される。

ステップＳ１２８ですべて読み出した場合には、ステップＳ１２９へ進み、取り出すべきメタ項目名がすべて入力されたか否かチェックする。まだ、入力されていないメタ項目名（たとえば、住所データ）があれば、ステップＳ１２０へ戻り、その入力を待つ。
ステップＳ１２０へ戻り、次のメタ項目名の入力があると、そのメタ項目名（たとえば住所）について、同様の取出し処理（ステップＳ１２１〜Ｓ１２８）が行われ、そのメタ項目の「本番データ取出データＤ１０１」が作成される。
メタ項目名すべてについて入力が終了し、個人データ（本番）のすべての情報が取り出された場合、処理を終了する。
以上の処理により、持出データを作成するための元となる本番データ取出データＤ１０１が作成され、その格納部１０１に格納される。

＜準備部：データ変換処理，ステップＳ３＞
図１７に、ステップＳ３のデータ変換処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、図２６に示すように、データ変換処理部５２が、本番データ取出データＤ１０１を用いて、変換用項目データＤ１１１等を作成する。
ステップＳ１３０において、本番データ取出データＤ１０１を１件ずつ読み出す。
ステップＳ１３１において、読み出した本番データ取出データＤ１０１のメタＩＤを、変数ＷＫ３に格納する。
ステップＳ１３２において、変数Ｎ２にゼロを格納する。
ステップＳ１３３において、読み出した本番データ取出データＤ１０１のメタＩＤとメタ項目とをキーワードとして、変換用属性準備データＤ１０２を検索する。

ただし、変換用属性準備データＤ１０２は、ステップＳ３の初回の処理のときに作成されるものであり、作成されていない場合は、次のステップ（Ｓ１３５〜Ｓ１３７）により、作成される。
ステップＳ１３４において、検索の結果、該当するものがなかった場合ステップＳ１３５へ進み、該当するものがあった場合ステップＳ１３８へ進む。
変換用属性準備データＤ１０２がない場合は、ステップＳ１３５へ進む。

ステップＳ１３５において、変数Ｎ２に、１を加える。
ステップＳ１３６において、読み出した本番データ読出データのメタ項目の内容の（たとえば姓）の文字数を算出し、変数ＷＫ４に格納する。
たとえば、メタ項目＝「山田」であれば、文字数（ＷＫ４）＝２であり、「森」であれば、文字数（ＷＫ４）＝１である。
ステップＳ１３７において、求めたデータ等を用いて変換用属性準備データＤ１０２を作成する。
ここでは、読み出した本番データ取出データＤ１０１のメタＩＤおよびメタ項目，変数Ｎ２，変数ＷＫ４を、それぞれ、変換用属性準備データＤ１０２のメタＩＤ，メタ項目，変換ＩＤ，文字数として格納する。

ステップＳ１３８において、求めたデータを用いて、変換用項目データＤ１１１を作成する。ここでは、読み出した本番データ取出データＤ１０１のメタＩＤおよび連番と、変換用属性準備データＤ１０２の変換ＩＤを、それぞれ、変換用項目データＤ１１１として格納する。
ステップＳ１３９において、次の本番データ取出データＤ１０１を、１つ読み出す。
ステップＳ１４０において、本番データ取出データＤ１０１をすべて読み出したかチェックする。

まだデータが残っている場合は、ステップＳ１４１へ進み、すべて読み出した場合は、処理を終了する。
ステップＳ１４１において、読み出したデータＤ１０１の中のメタＩＤが異なるものになったか否か、チェックする。
たとえば、メタ項目名の姓を意味する「１」から、名を意味する「２」へ、メタＩＤが変わったか否か、チェックする。

メタＩＤが直前のものと同じ場合は、ステップＳ１３３へ進み、ステップＳ１３３からＳ１４０までの処理を繰り返す。
メタＩＤが変わった場合は、ステップＳ１３１へ進み、その変更後のメタＩＤについて、ステップＳ１３１からＳ１４０までの処理を繰り返す。これにより、次のメタＩＤについての変換用属性準備データＤ１０２と、変換用項目データＤ１１１とが作成される。
以上の処理により、持出データのうち、変換用項目データＤ１１１が作成されたことになる。

＜準備部：変換用属性データ処理，ステップＳ４＞
図１８に、ステップＳ４の変換用属性データ処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、図２６に示すように、変換用属性データ処理部５３が、変換用属性準備データＤ１０２を用いて、変換用属性データＤ１１２を作成する。
ステップＳ１４５において、変換用属性準備データＤ１０２の中から、順に１つのデータを読み出す。

ステップＳ１４６において、読み出した変換用属性準備データＤ１０２の中のメタＩＤ，変換ＩＤおよび文字数を取り出し、変換用属性データＤ１１２として格納する。たとえば、図４の例では、データＤ１０２の最初のデータ内容として、メタＩＤ＝「１」，変換ＩＤ＝「１」，文字数＝「２」が取り出され、それぞれデータＤ１１２として格納される。
したがって、個人情報として直接的に理解できる「メタ項目」は取り出されないので、不正流出することはない。

また、ここでは、個人情報の属性値として「文字数」が取り出されるが、この数字が第三者に文字数であることがわかったとしても、何の文字数かわからない。また、文字数が２の姓は非常に多数あるので、対応する姓が「山田」であることを特定することは非常に難しい。

ステップＳ１４７において、変換用属性準備データＤ１０２の中のデータをすべて読み出したか否かチェックする。
まだ残っている場合は、ステップＳ１４５へ戻り、残りのデータについて、ステップＳ１４６の処理を繰り返す。すべて読み出した場合は、処理を終了する。
以上が、顧客先で行う準備部の処理であり、テストデータを作成するための元となる持ち出しデータ（Ｄ１１１，Ｄ１１２）が作成される。
次に、この持ち出しデータを、開発部署へ持ち帰り、ステップＳ５からＳ７のテストデータ作成処理を行う。

＜作成部：変換用データ作成処理，ステップＳ５＞
図１９に、ステップＳ５の変換用データ作成処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、図２７に示すように、作成部７０の変換用属性データ処理部７１が、持ち出した持出データ（Ｄ１１１，Ｄ１１２）と変換データ生成辞書Ｄ１２０とを用いて、変換用データＤ１３１を作成する。また、この処理は、開発部署で行う。
ステップＳ１５０において、持出したデータのうち、変換用属性データＤ１１２を、順に１つずつ読み出す。
ステップＳ１５１において、読み出したデータＤ１１２の中の「メタＩＤ」と「文字数」に注目し、変換データ生成辞書Ｄ１２０の中に、この両者と同じ内容のデータ（レコード）があるか否か、検索する。

両者が一致するデータが、辞書Ｄ１２０の中にあれば、そのレコード内容を抽出する。
たとえば、図６の変換用属性データＤ１１２の最初のデータは、「メタＩＤ」＝「１」，かつ「文字数」＝「２」であるので、これらをキーワードとして辞書Ｄ１２０を検索すると、たとえば図９では、「メタＩＤ」＝１，「メタ項目」＝「井岡」，「文字数」＝「２」のレコードをはじめ、「山田」までの合計６件のレコードが抽出される。もし、両者が一致するものが辞書の中にない場合は、ステップＳ１の辞書Ｄ１２０の作成をやり直し十分なデータを用意した後、ステップＳ５の変換用データ作成処理からの再実行をする。
ステップＳ１５２において、抽出したレコードのうち１つのレコードを選択する。抽出したレコードが複数の場合は、乱数を発生する等の処理をしてランダムに１つのレコードを選択する。

ステップＳ１５３において、選択したレコードについて、「禁止設定」＝「１（使用してよい）」、かつ「採用済み」＝「０（未使用）」となっているか否か、チェックする。
一方でも満足しなければ、ステップＳ１５２へ戻り、抽出したレコードのうち他のレコードを選択し直す。両者が前記条件を満たす場合、ステップＳ１５４へ進む。
ステップＳ１５４へ進む場合は、現在選択されているレコードが変換用データＤ１３１として採用されることになる。
ステップＳ１５４において、選択しているレコードについて、辞書Ｄ１２０の中の対応するデータの「採用済み」の値を、「１」に書きかえる。すなわち、今回そのデータを採用するので、採用済みに設定する。

ステップＳ１５５において、現在選択されているレコードについて、対応する変換用属性データＤ１１２のメタＩＤ，変換ＩＤと、辞書Ｄ１２０の「メタ項目」とを取り出し、これらを、変換用データＤ１３１の「メタＩＤ」，「変換ＩＤ」，「メタ項目」として、それぞれ格納する。
たとえば、「メタ項目」＝「井岡」が選択されていた場合は、「メタＩＤ」＝「１」，「変換ＩＤ」＝「１」，「メタ項目」＝「井岡」が、変換用データＤ１３１として、格納される。
ステップＳ１５６において、変換用属性データＤ１１２の中から、次のデータを１つ読み出す。
ステップＳ１５７において、データＤ１１２をすべて読み出したか否か、チェックする。残りのデータがまだある場合は、ステップＳ１５１へ戻り、ステップＳ１５１からＳ１５６までの処理を繰り返す。
すべてのデータＤ１１２を読み出した場合は、処理を終了する。

たとえば、図６のように、変換用属性データＤ１１２の中に、７つのデータが存在する場合は、図１０に示すような変換用データＤ１３１が生成される。ここで、図１０の「メタ項目」は、辞書Ｄ１２０の中の「メタ項目」に存在するものが選択される。
図１０の例では、「メタ項目」の選択された内容は、テストデータＤ１３３の「姓」データとして用いられる。
また、変換用データＤ１３１は、テストデータ生成用データＤ１３２の作成に用いられる。

＜作成部：テストデータ生成用データの作成処理，ステップＳ６＞
図２０に、ステップＳ６のテストデータ生成用データの作成処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、図２８に示すように、作成部７０のデータ変換処理部７２が、変換用項目データＤ１１１と、ステップＳ５で作成した変換用データＤ１３１とを用いて、テストデータ生成用データＤ１３２を作成する。
この処理も、開発部署で行う。

ステップＳ１６０において、持出データである変換用項目データＤ１１１を、順に１つずつ読み出す。
ステップＳ１６１において、変換用項目データＤ１１１の中の「メタＩＤ」および「変換ＩＤ」が一致するデータを、変換用データＤ１３１の中から検索する。
たとえば、図５では、データＤ１１１の先頭のデータは「メタＩＤ」＝「１」，「変換ＩＤ」＝「１」であるので、この両者が一致するデータが、変換用データＤ１３１の中にないかチェックする。図１０において、一致するデータとして、データＤ１３１の先頭のデータが見つけられる。

ステップＳ１６２において、見つけられたデータについて、テストデータ生成用データＤ１３２を作成する。
すなわち、見つけられたデータに対応する変換用項目データＤ１１１の「メタＩＤ」および「連番」と、対応する変換用データＤ１３１の「メタ項目」とを取り出し、テストデータ生成用データＤ１３２として、格納する。
たとえば、変換用項目データＤ１１１の先頭のデータについては、「メタＩＤ」＝「１」，「連番」＝「１」と、これに対応する「メタ項目」＝「井岡」が取り出され、テストデータ生成用データＤ１３２として格納される。

ステップＳ１６３において、次の変換用項目データＤ１１１を、１つ読み出す。
ステップＳ１６４において、変換用項目データＤ１１１をすべて読み出したか否か、チェックする。残りのデータがある場合は、ステップＳ１６１へ戻り、残りのデータについて、ステップＳ１６１とステップＳ１６２の処理を繰り返す。すべてのデータを読み出した場合は、処理を終了する。
以上の処理によって、テストデータ生成用データＤ１３２が生成される。
ここで生成されるテストデータ生成用データＤ１３２は、１つのメタＩＤ（＝１）についてのデータであり、持出データに、他のメタＩＤのデータ（たとえば、メタＩＤ＝２）があれば、そのメタＩＤについても同様の処理を行い、そのメタＩＤ（＝２）についてのテストデータ生成用データＤ１３２を生成する。

また、テストデータ生成用データＤ１３２の「メタ項目」には、直接個人を特定する内容が含まれる。この「メタ項目」は、非常に多数のデータを持つ辞書Ｄ１２０の中からランダムに選択されるので、もとの個人データ（本番）と完全に一致するものが採用される可能性は少ないと考えられる。
ただし、一致するものが採用される可能性はゼロではないので、この可能性を除去するために、テストデータ生成用データＤ１３２を用いて、後述する検証処理を行う。

＜作成部：テストデータ生成処理，ステップＳ７＞
図２１に、ステップＳ７のテストデータ生成処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、図２９に示すように、テストデータ生成処理部７３が、テストデータ生成用データＤ１３２と、メタデータ管理テーブルＤ１２１とを用いて、個人データ（テスト）Ｄ１３３を生成する。この処理も、開発部署で行う。

ステップＳ１７０において、担当者が、作成しようとするメタ項目名（たとえば、「姓」データ）を、入力あるいは選択指示する。
ステップＳ１７１において、入力されたメタ項目名に対応するメタＩＤを、メタ管理テーブルＤ１２０から取得する。
たとえば、入力されたメタ項目名が「住所」であれば、そのメタＩＤとして「３」が取得される。
ステップＳ１７２において、取得したメタＩＤを用いて、テストデータ生成用データＤ１３２を検索し、このメタＩＤと一致するメタＩＤを持つレコードをすべて抽出する。
たとえば、取得したメタＩＤが「１」であれば、図１１に示したような１１件のレコードが抽出される。

ステップＳ１７３において、抽出されたレコードに含まれる「メタ項目」に注目し、個人データ（テスト）Ｄ１３３の中の入力指示されたメタ項目名（たとえば、姓）に対応する列に、抽出されたレコードの「メタ項目」の内容を順に格納する。
図１１の例の場合は、１１件のデータの各メタ項目（姓）の内容が、個人データ（テスト）Ｄ１３３の対応する「姓」の列に、順に格納される。
ステップＳ１７４において、テストデータとして取り出すべき「メタ項目名」をすべて入力したか否か、担当者に問合わせる。すべて入力し終わっていないと判断した場合は、ステップＳ１７０に戻り、まだ入力されていないメタ項目名について、ステップＳ１７０からＳ１７３の処理を繰り返す。
一方、担当者が、すべての「メタ項目名」について入力し、その部分のテストデータがすべて作成されたと判断した場合は、処理を終了する。

たとえば、次に、「メタ項目名」として「生年月日」が入力されたとすると、対応する「メタＩＤ」が「４」のテストデータ生成用データＤ１３２の中のレコードがすべて抽出され、個人データ（テスト）Ｄ１３３の「生年月日」の列に、抽出されたレコードの中の「メタ項目（生年月日）」が格納される。
以上のように、すべての「メタ項目名」が入力されると、本番データＤ１００と同一の属性および項目を持つ個人データ（テスト）Ｄ１３３が作成される。
この個人データ（テスト）Ｄ１３３は、開発目標のシステムの動作チェックに用いられる。

＜検証部：テストデータの検証処理，ステップＳ８＞
図２２に、ステップＳ８のテストデータ検証処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、図３１に示すように、データ検証処理部８１が、本番データ取出データＤ１０１と、テストデータ生成用データＤ１３２と、メタデータ管理テーブルＤ１２１とを用いて、テストデータ生成用データＤ１３２の検証を行う。
具体的には、２つのデータ（Ｄ１０１，Ｄ１３２）の中に、一致するものがないか否かチェックし、一致するものがあれば、その一致したデータの情報（検証結果データＤ１４１）を生成する。
この処理は、持ち出せない本番データ取出データＤ１０１を利用するので、作成したテストデータ生成用データＤ１３２を顧客先へ持ち込んで、顧客先で行う。
また、この検証処理の前に、本番データＤ１００を顧客から借用し、前記した処理（ステップＳ２）により、本番データ取出データＤ１０１を作成しておく。

ステップＳ１８０において、担当者が、検証したい「メタ項目名（たとえば、姓）」を入力する。
ステップＳ１８１において、入力された「メタ項目名」に対応する「メタＩＤ」を取得する。入力された「メタ項目名」が「名」ならば、「メタＩＤ」として、「２」が取得される。
ステップＳ１８２において、取得した「メタＩＤ」を用いて、本番データ取出データＤ１０１を検索する。取得した「メタＩＤ」と一致するレコードがあれば、それをすべて抽出する。
ステップＳ１８３において、取得した「メタＩＤ」を用いて、テストデータ生成用データＤ１３２を検索する。取得した「メタＩＤ」と一致するレコードがあれば、それをすべて抽出する。

ステップＳ１８４において、ステップＳ１８２とステップＳ１８３で抽出した２種類のレコードについて、メタ項目の内容が一致するものがあるか否かチェックする。ステップＳ１８５において、両者のレコードに一致するものがなければ、ステップＳ１８７へ進み、あればステップＳ１８６へ進む。
たとえば、図３に示す本番データ取出データＤ１０１と、図３０に示すテストデータ生成用データＤ１３２とをチェックした場合には、９件目のレコードの「メタ項目」＝「森」が一致する。一致したデータは、本番データですでに使用されているものであるので、不採用とすべきデータである。

ステップＳ１８６において、一致したレコードの内容を、検証結果データＤ１４１として保存する。たとえば、一致した「森」のレコードについては、その「メタＩＤ」＝「１」，「連番」＝「９」，「メタ項目」＝「森」を取り出し、図１３のように、検証結果データＤ１４１を作成する。この検証結果データＤ１４１は、１つの「メタ項目名（たとえば姓）」について作成される。

ステップＳ１８７において、担当者が検証したいメタ項目名をすべて入力したか否か、チェックする。まだ入力すべきメタ項目名がある場合は、ステップＳ１８０へ戻り、担当者にそのメタ項目名を入力してもらい、ステップＳ１８１からＳ１８６までの処理を繰り返す。すべてのメタ項目名について入力し終わった場合は、検証処理を終了する。
図１３は、「メタ項目名」＝「姓」についての検証結果データＤ１４１を示しているが、他の「メタ項目名（名，住所，生年月日）」についても、同様に一致する「メタ項目」があれば、図１３のような検証結果データＤ１４１が作成される。
図１３の場合、テストデータとして採用した「森」という姓データは、すでに本番データで使用されていることを示しており、この姓データを「森」から別の姓に変更すべきであることを意味する。
このようにして、顧客先で作成された検証結果データＤ１４１は開発部署へ持ち帰られ、テストデータＤ１３３の修正に利用される。

＜検証部：禁止設定の変更処理（辞書修正），ステップＳ９＞
図２３に、ステップＳ９の禁止設定変更処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、図３３に示すように、変換データ生成辞書修正処理部８２が、検証結果データＤ１４１と、メタデータ管理テーブルＤ１２１とを用いて、辞書Ｄ１２０に修正を加える。具体的には、検証結果データＤ１４１の中の「メタ項目」に関連する辞書Ｄ１２０のデータ項目の「禁止設定」の部分を、「０（使用不可）」に書き換える。
これにより、検証結果データＤ１４１に含まれる「メタ項目」に関連するデータは、今後、テストデータとしては採用されなくなる。この禁止設定処理は、開発部署で行われる。

図３２に、修正後の変換データ生成辞書Ｄ１２０の一実施例を示す。これは、図１３の検証結果データＤ１４１が作成された場合の修正後の辞書Ｄ１２０であり、「メタ項目」が、「森」のデータについて、その「禁止設定」が１から０に書きかえられることを示している。
図２３のステップＳ１９０において、担当者が、検証結果データＤ１４１を見て、その「メタＩＤ」を参照し、禁止設定を変更する「メタ項目名」を入力する。ただし、「メタＩＤ」を直接入力してもよい。
ステップＳ１９１において、メタデータ管理テーブルＤ１２１を用いて、入力されたメタ項目名に対応するメタＩＤを取得する。
たとえば、図１３の場合は、「メタ項目名」として「姓」を入力すると、「メタＩＤ」として、「１」が取得される。

ステップＳ１９２において、取得した「メタＩＤ」をキーワードとして、検証結果データＤ１４１を検索し、取得した「メタＩＤ」と一致するレコードを抽出する。たとえば、図１３の場合は、データＤ１４１から、「メタＩＤ」＝「１」で、「メタ項目」＝「森」のデータが抽出される。ただし、一致するレコードが複数個あれば、それらのデータすべてが抽出される。
ステップＳ１９３において、抽出されたデータの「メタＩＤ」および「メタ項目」を用いて、変換データ生成辞書Ｄ１２０の中に両者と一致するレコードがないか検索する。
ステップＳ１９４において、該当するレコードがない場合、ステップＳ１９３へ戻り、次のデータについて再度検索する。

辞書Ｄ１２０の中に、該当するレコードがある場合は、ステップＳ１９５へ進む。
ステップＳ１９５において、辞書Ｄ１２０の該当するレコードについて、その「禁止設定」の内容を、「１」から「０（使用不可）」に書き換える。これにより、今後、このレコードは、テストデータとしては使用されないことになる。
ステップＳ１９６において、禁止設定を変更すべき「メタ項目名」がすべて入力されたか否か、担当者に確認する。
まだ入力すべきメタ項目名がある場合は、ステップＳ１９０へ戻り、担当者にそのメタ項目名を入力してもらう。そして入力されたメタ項目名について同様の設定変更処理を繰り返す。すべて入力された場合は、処理を終了する。
以上の処理により、本番データと重複したテストデータ項目について、今後そのデータ項目は採用しないようにすることができる。すなわち、辞書Ｄ１２０に登録されている個人を特定するようなデータのうち、禁止設定が使用不可とされたデータは、以後採用されなくすることができる。

＜検証部：テストデータ生成用データの修正処理，ステップＳ１０＞
ここでは、開発部署へ持ち帰った検証結果データＤ１４１を用いて、テストデータＤ１３３そのものまたは、テストデータ生成用データＤ１３２を修正する。この修正処理は、担当者がデータＤ１３３あるいはデータＤ１３２を実際に確認しながら、手動で行ってもよい。
すなわち、検証結果データＤ１４１に含まれるテストデータの各項目内容（メタ項目）について、担当者自らの入力によって、重複しないデータに書き換えてもよい。
たとえば、図１３の場合、担当者は、テストデータ生成用データＤ１３２およびテストデータＤ１３３の「メタ項目」あるいはこれに対応するメタ項目名に相当するところの内容「森」を、たとえば「林」に書き換えればよい。

図１３に示すように、検証結果データＤ１４１が１つの場合は、担当者が手動で書きかえても容易に修正ができる。しかし、手動による修正ではその修正を誤る場合もあり、さらに検証結果データＤ１４１が多数存在する場合は、手動による修正作業に、手間と時間がかかる。
そこで、図１４に示したステップＳ１０の自動補正処理は、手動による修正作業の上記問題点を解消するために用いることができる。

図２４に、ステップＳ１０に相当するテストデータの自動補正処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、図３６に示すように、テストデータ生成用データ修正部８３が、持ち帰った検証結果データＤ１４１と、変換データ生成辞書Ｄ１２０と、メタデータ管理テーブルＤ１２１とを用いて、テストデータ生成用データＤ１３２を補正する。
具体的には、テストデータ生成用データＤ１３２について、各メタＩＤごとに、検証結果データＤ１４１に含まれるデータに相当する「メタ項目」の内容を、他の使用可能なもの（禁止設定が「１（使用してよい）」、かつ採用済みが「０（未使用）」）に置きかえる。

まず、担当者は、持ち帰った検証結果データＤ１４１を確認して、自動補正しようとする「メタ項目名」を入力する。あるいは、データＤ１４１のメタＩＤを直接入力してもよい。
図１３の場合は、「メタＩＤ」＝「１」なので、メタ項目名として、「姓」を入力する。
ステップＳ２０１において、担当者によるメタ項目名の入力があったことを確認すると、ステップＳ２０２において、メタデータ管理テーブルＤ１２１を検索し、入力されたメタ項目名に対応するメタＩＤを取得する。
ステップＳ２０３において、テストデータ生成用データＤ１３２について、取得したメタＩＤと一致するメタＩＤを持つレコードを、順に１つずつ読み出す。
図３５のテストデータ生成用データＤ１３２の場合、はじめに先頭の「メタＩＤ」＝「１」，「メタ項目」＝「井岡」が読み出される。

ステップＳ２０４において、読み出したレコードの中の「メタＩＤ」と「メタ項目」を用いて、変換データ生成辞書Ｄ１２０を検索し、この両者が一致するデータを探す。
ステップＳ２０５において、一致するデータが辞書の中にあった場合は、辞書の中のその一致するデータについて、「禁止設定」が「１（使用してよい）」となっているか否かチェックする。
「１」となっている場合は、ステップＳ２０３へ戻り、データＤ１３２の中の次のレコードを読み出し、ステップＳ２０４の検索処理を繰り返す。

「１」でない場合、すなわち「０（使用不可）」の場合は、ステップＳ２０６へ進む。たとえば、図３５の先頭の「井岡」や、次の「岡元」のレコードが読み出された場合は、いずれも図３４の辞書Ｄ１２０の中の対応するデータの「禁止設定」は「１（使用してよい）」となっているので、読み飛ばし、ステップＳ２０３へ戻る。
また、図３５の９番目のレコード「森」が読み出された場合、図３４の辞書Ｄ１２０の中の対応するデータ（「森」）の「禁止設定」は「０（使用不可）」となっているので、ステップＳ２０６へ進む。この場合、「森」は使用してはいけないデータであるので、ステップＳ２０６以降の処理で、同じ属性を持つ他のデータを探し出す。

図３４の辞書Ｄ１２０は、図２３に示したステップＳ９の禁止設定処理と、図３２の説明図で示したように、「森」の「禁止設定」を、「０」に書き換えた後のものである。
ステップＳ２０６において、禁止設定が「０」となっている読み出したレコードの「メタＩＤ」と「文字数」とを取り出し、辞書Ｄ１２０を検索して、取り出した「メタＩＤ」と「文字数」に一致するレコードを抽出する。
たとえば、読み出したレコードが、禁止設定が「０」となっている「森」の場合、その「メタＩＤ」は「１」であり、「文字数」は「１」である。
ステップＳ２０６では、この「メタＩＤ」＝「１」かつ「文字数」＝「１」となっているレコードが辞書Ｄ１２０の中にないか検索し、あれば、すべてのレコードを抽出する。
図３４の辞書Ｄ１２０では、メタ項目が「林」のレコードが該当し、抽出される。

該当するレコードが複数ある場合は、すべてのレコードが抽出される。この抽出されたレコードは、補正後の候補となるデータである。
ステップＳ２０７において、抽出されたレコードの中から、ランダムに１つのレコードを選択する。たとえば、図３４の辞書Ｄ１２０の場合は、「林」のレコードを選択することになる。
ステップＳ２０８において、選択したレコードの中の「禁止設定」と「採用済み」に注目し、「禁止設定」＝「１（使用してよい）」、かつ「使用済み」＝「０（未使用）」であるか、チェックする。
上記条件を満たしていない場合は、ステップＳ２０７へ戻り、他のレコードを選択し直して、ステップＳ２０８を再度チェックする。選択する他のレコードがない場合は、置き換えるデータがないので、いったん処理を終了する。辞書Ｄ１２０に候補となるデータを追加した後、テストデータの自動補正処理をやり直す。

上記条件を満たしている場合、現在選択しているレコードは採用可能なデータであるので、ステップＳ２０９へ進む。
上記した「林」のレコードの場合は、「禁止設定」＝「１（使用してよい）」かつ「採用済み」＝「０（未使用）」であるので、上記条件に合致し、採用可能なデータである。
ステップＳ２０９において、辞書Ｄ１２０の中の選択しているレコードの「採用済み」を「１（採用済み）」に書き換える。
たとえば、「林」のレコードの場合は、そのレコードの「採用済み」を「１」に書き換える。

ステップＳ２１０において、ステップＳ２０６における読み出したレコードについて、対応するテストデータ生成用データＤ１３２の中の「メタ項目」を、ステップＳ２０９で「採用済み」が「１」に書きかえられたレコードについて対応する辞書Ｄ１２０の「メタ項目」の内容に、書き換える。
たとえば読み出したレコードが「森」のレコードであり、採用済みが「１」に書き換えられたレコードが「林」のレコードの場合、テストデータ生成用データＤ１３２の「森」データの「メタ項目」を、「林」のレコードについて対応する辞書Ｄ１２０の「メタ項目」の内容である「林」に、書き換える（図３５参照）。
すなわち、検証処理により重複していたことがわかったテストデータ生成用データＤ１３２の「森」を、辞書Ｄ１２０の中にあるまだ採用されていない「林」に、書き換える。

これにより、重複が検出されたテストデータについて、本番データＤ１００ですでに採用されていた個人情報と異なるデータであって本番データには出現しない個人情報のデータに置換することができる。
ステップＳ２１１において、ステップＳ２０３と同様に、メタＩＤが一致する次のテストデータ生成用データＤ１３２を、一つ読み出す。
ステップＳ２１２において、すべてのデータＤ１３２を読み出したか否かチェックする。読み出していない残りのデータがある場合は、ステップＳ２０３へ戻り、ステップＳ２０３からＳ２１０までの処理を繰り返す。すなわち、重複が見つけられたテストデータ生成用データＤ１３２がすべて置きかえられるまで、同様の処理を繰り返す。
一方、すべてのデータを読み出した場合は、処理を終了する。

以上が、テストデータ生成用データの自動補正処理であるが、各メタＩＤごとに、テストデータ生成用データＤ１３２の補正を行った後、図２１に示したテストデータ生成処理を再度実行すれば、テストデータ（テスト）Ｄ１３３の自動補正がされる。
このような検証後の自動補正処理は、必須ではないが、この自動補正処理を実行することにより、担当者の手動によるテストデータの修正作業よりも、より正確にでき、手間と時間を短縮化することができる。

この発明で作成するテストデータは、図１２に示したような姓，名，住所，生年月日という項目を持つものに限られることはなく、他の項目を備えてもよい。また、個人情報の流出を防止することが主目的の１つであるので、テストデータには流出を防止したい個人情報の項目を含めるべきである。
すなわち、テストデータには、開発するシステムに固有の個人情報の項目を、含めればよい。
また、この発明で作成したテストデータは、宅配管理システムのような大量の個人情報を扱うシステム開発の動作テストに使用される。しかし、これに限ることはなく、個人情報を取り扱う他のさまざまな分野で利用できる。
たとえば、店頭で行う情報機器等のデモンストレーション用のテストデータ，機器の取扱説明書（マニュアル）に例として記載されるテストデータ，学習や講習会等で練習のために使用されるテストデータなどとして、利用することができる。

この発明のテストデータ作成装置の構成ブロック図である。 この発明の個人データ（本番）の一実施例の説明図である。 この発明の本番データ取出データの一実施例の説明図である。 この発明の変換用属性準備データの一実施例の説明図である。 この発明の変換用項目データの一実施例の説明図である。 この発明の変換用属性データの一実施例の説明図である。 この発明のメタデータ管理データの一実施例の説明図である。 この発明のメタデータ管理テーブルの一実施例の説明図である。 この発明の変換データ生成辞書の一実施例の説明図である。 この発明の変換用データの一実施例の説明図である。 この発明のテストデータ生成用データの一実施例の説明図である。 この発明の個人データ（テスト）の一実施例の説明図である。 この発明の検証結果データの一実施例の説明図である。 この発明のテストデータ作成処理の一実施例の全体フローチャートである。 この発明の管理部による管理データの作成の一実施例のフローチャートである。 この発明の本番データ取出処理の一実施例のフローチャートである。 この発明のデータ変換処理の一実施例のフローチャートである。 この発明の変換用属性データ処理の一実施例のフローチャートである。 この発明の変換データ作成処理の一実施例のフローチャートである。 この発明のテストデータ生成用データの作成処理の一実施例のフローチャートである。 この発明のテストデータ生成処理の一実施例のフローチャートである。 この発明のテストデータ検証処理の一実施例のフローチャートである。 この発明の禁止設定変更処理の一実施例のフローチャートである。 この発明のテストデータの自動補正処理の一実施例のフローチャートである。 この発明の本番データ取出処理の一実施例の説明図である。 この発明のデータ変換処理の一実施例の説明図である。 この発明の変換用データ生成処理の一実施例の説明図である。 この発明のテストデータ生成用データの生成処理の一実施例の説明図である。 この発明の個人データ（テスト）の生成処理の一実施例の説明図である。 この発明の検証処理に用いられるテストデータ生成用データの一実施例の説明図である。 この発明の検証処理の一実施例の説明図である。 この発明の修正される変換データ生成辞書の一実施例の説明図である。 この発明の変換データ生成辞書修正処理の一実施例の説明図である。 この発明の修正された後の変換データ生成辞書の一実施例の説明図である。 この発明の自動補正する前後のテストデータ生成用データの一実施例の説明図である。 この発明のテストデータ生成用データ修正処理の一実施例の説明図である。

符号の説明

５０ 準備部
５１ 本番データ取出処理部
５２ データ変換処理部
５３ 変換用属性データ処理部
６０ 管理部
６１ 変換データ生成辞書処理部
６２ メタデータ管理テーブル処理部
７０ 作成部
７１ 変換用属性データ処理部
７２ データ変換処理部
７３ テストデータ生成処理部
８０ 検証部
８１ データ検証処理部
８２ 変換データ生成辞書修正処理部
８３ テストデータ生成用データ修正処理部
１００ 個人データ格納部
１０１ 本番データ取出データ格納部
１０２ 変換用属性準備データ格納部
１１１ 変換用項目データ格納部
１１２ 変換用属性データ格納部
１１３ メタデータ管理データ格納部
１２０ 変換データ生成辞書格納部
１２１ メタデータ管理テーブル格納部
１３１ 変換用データ格納部
１３２ テストデータ生成用データ格納部
１３３ 個人データ格納部
１４１ 検証結果データ格納部
Ｄ１００ 個人データ（本番）
Ｄ１０１ 本番データ取出データ
Ｄ１０２ 変換用属性準備データ
Ｄ１１１ 変換用項目データ
Ｄ１１２ 変換用属性データ
Ｄ１１３ メタデータ管理データ
Ｄ１２０ 変換データ生成辞書
Ｄ１２０ａ 姓データ
Ｄ１２０ｂ 名データ
Ｄ１２０ｃ 住所データ
Ｄ１２０ｄ 生年月日データ
Ｄ１２１ メタデータ管理テーブル
Ｄ１３１ 変換用データ
Ｄ１３２ テストデータ生成用データ
Ｄ１３３ 個人データ（テスト）
Ｄ１４１ 検証結果データ

Claims (7)

1. 少なくとも姓を含む個人を特定する第１情報からなる複数個の本番データを、第１情報と１対１に対応する個人を特定できない項目情報と各第１情報の属性を示した属性情報とを対応付けて記憶した持出データに変換する準備部と、
   前記持出データからテストデータを作成するために用いられ、かつ少なくとも姓を含む個人を特定する第２情報と、第２情報の属性を示した属性情報とを関係付けて記憶した辞書を予め作成する管理部と、
   前記持出データと前記辞書に含まれる個人を特定する第2情報とを用いて、前記持出データの属性情報と一致する属性情報に関係付けられた第2情報であって、持出データの項目情報と１対１に対応可能な第２情報を抽出し、前記本番データに相当する個数および同一の属性を持ち、個人を特定する第２情報を含むテストデータを作成する作成部とを備え、
   前記準備部が、前記本番データから個人を特定する第１情報を取出す本番データ取出処理部と、抽出された第１情報からその第１情報の項目数と属性とを抽出し、抽出した項目数に相当する個数の変換用項目データを作成する第１データ変換処理部と、前記抽出された属性を含む変換用属性データを作成する第１変換用属性データ処理部とを備え、前記変換用項目データと前記変換用属性データとが、それぞれ、前記持出データの個人を特定できない項目情報と属性情報に対応し、
   前記作成部が、前記持出データに含まれる個人を特定できない属性情報と、前記辞書とを用いて、前記属性情報と一致する属性を持つ第２情報を前記辞書の中から選択する第２変換用属性データ処理部と、前記持出データに含まれる個人を特定できない項目情報を、選択された第２情報に置換し、前記項目情報の個数に相当する数の個人を特定する第２情報を含むテストデータ生成用データを生成する第２データ変換処理部と、生成されたテストデータ生成用データを複数個集合して、前記本番データに相当する個数および属性を持つテストデータを作成するテストデータ生成処理部とを備えたことを特徴とするテストデータ作成装置。
2. 前記作成部が作成したテストデータと、前記本番データとを比較し、前記個人を特定する第１情報と第２情報との間に一致するものがないかどうかを検証する検証部を、さらに備えたことを特徴とする請求項１のテストデータ作成装置。
3. 前記検証部が、前記第１情報と第２情報に一致するものが存在することを検出した場合には、一致した個人を特定する第２情報を、前記辞書に含まれる他の第２情報に置換するデータ修正処理部を備えたことを特徴とする請求項２のテストデータ作成装置。
4. 前記個人を特定できない属性情報が、前記第２情報の文字数であることを特徴とする請求項１のテストデータ作成装置。
5. 前記管理部が作成する辞書が、個人を特定する第２情報と、その第２情報の属性情報と、使用の可否を判断するための禁止設定情報と、すでに採用済みであるか否かを判断するための採用判定情報とを関連付けて記録したレコードからなることを特徴とする請求項１のテストデータ作成装置。
6. 前記準備部が実行する処理は、前記個人を特定する第１情報を所有する顧客の管理場所で実施されることを特徴とする請求項１のテストデータ作成装置。
7. 前記管理部が実行する辞書作成処理と、前記作成部が実行するテストデータ作成処理とは、前記個人を特定する第１情報を所有する顧客の管理場所以外の場所で実施されることを特徴とする請求項１のテストデータ作成装置。

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