(57)【要約】【課題】  個人を特定可能なデータの一部を変換対象とすることにより、個人の特定を防止しつつ、実際の個人データの分布と近似になるようなテストデータの生成を可能とするテストデータ生成装置を提供する。【解決手段】  テストデータ生成装置１００を構成する中央情報処理装置１１０は、変換ルール定義処理部１１１により、変換ルールを定義した変換ルール定義ファイルを生成して変換ルール格納手段１２０に格納するとともに、個人データ変換処理部１１２により、個人データ格納手段１３０に格納された個人データについて、変換ルールに基づきデータ変換処理を行いテストデータを生成して変換結果格納手段１５０に格納する。この場合の変換ルール定義ファイルでは、各フィールドにおけるデータの一部を変換対象としたルールを定義している。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人データ格納手段に格納された個人データに基づきテストデータを生成する装置であって、
前記個人データの各フィールドのデータについて、前記フィールドのデータ形式に応じて、データの一部分をデータ変換処理の対象として定義した変換ルール定義情報を生成する変換ルール定義手段と、
前記変換ルール定義情報に基づき、前記個人データ格納手段に格納された個人データを変換して、前記テストデータを生成する個人データ変換手段と
を備えることを特徴とするテストデータ生成装置。
【請求項２】
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が日付形式の場合、前記データの一部分としての年，月，日の各項目毎に、任意の選択に応じて変換の要否を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする請求項１に記載のテストデータ生成装置。
【請求項３】
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が数値形式の場合、任意に設定された数値データの変換幅に基づき、前記データ変換処理の対象とするデータの一部分を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載のテストデータ生成装置。
【請求項４】
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が文字列形式の場合、任意に設定された位置情報に基づき、前記データ変換処理の対象とするデータの一部分を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のテストデータ生成装置。
【請求項５】
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が文字列形式の場合、任意に指定された変換対象文字集合又は変換禁止文字集合を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする請求項４に記載のテストデータ生成装置。
【請求項６】
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が住所形式の場合、前記データの一部分としての所定の行政区分単位毎に、任意の選択に応じて変換の要否を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のテストデータ生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人データを利用するシステムの開発時に、前記個人データに基づき、テスト用のデータを生成する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、一般に、大規模システムの開発では、開発の最終段階において、実際の運用環境と同様のデータを使った総合テストを行うことがあった。この場合、企業向けの社員管理システム等、個人情報の利用を伴うシステムでは、個人情報の外部への流出防止の観点から、システム開発時に実際の社員データ等を利用することは許可されていなかった。
従って、システム開発時において、実際の運用環境と同様のテストデータを生成することが必要とされていた。
このようなテストデータを生成する装置としては、人名辞書等における頻出度の高い姓をあらかじめ登録しておき、頻度にしたがって補正された乱数を用いてそこから文字列を選択して組み合わせることにより、現実の分布に近似し、かつ利用した結果を開示しても個人データの流用によるトラブルが生じないような架空の姓データを生成する手段を備えた構成が公知となっている（例えば、特許文献１）。
一方、個人データについて、個人の特定が可能なものとして任意に選択されたフィールド（名前，生年月日等）のデータを暗号化したファイルを生成することにより、暗号化されていないフィールドのデータを解析処理等に利用可能とした装置の構成が公知となっている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開２００１−１７５６８４号公報
【特許文献２】特開２００３−００５６４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、前記特許文献１に記載の構成では、生成する姓データが架空のものであるため、姓に関して個人が特定されるという問題は無くなるが、他のフィールド（生年月日，住所等）のデータについては考慮されていないため、他のデータにより個人が特定される可能性があった。また、分布の近似性についても、近似の母集団としてひろく世間一般の姓を想定しているため、運用データにおける分布の近似性は必ずしも確保されていなかった。また、前記特許文献１では、分布として姓文字列の出現頻度が考慮されているが、開発されるシステムは、一般的に文字列の出現頻度よりも文字列の長さ（データ量）等に影響を受けるものであるため、たとえば名前の検索性能などごく一部の場合を除けば、システムのテストではあまり意味を持たないものとなっていた。
一方、前記特許文献２に記載の構成では、暗号化されていないフィールドのデータについては、実際のデータが利用可能であるため、実際の運用に近い形でのテストが可能となるが、個人が特定されるようなフィールド（名前，生年月日等）のデータについては暗号化されデータ形式等が異なるものとなるため、テストに利用することができなかった。
この場合、暗号化のアルゴリズムを、例えば、生年月日が別の日付になるようにするなど、元のフィールドと同じ形式で暗号化するように構成することも考えられるが、暗号化された個人データの集合の統計分布が実際の個人データの集合と異なってしまうため、処理のトラフィックス数やデータ容量など、個人データの集合の分布が意味を持つ事象について差が発生し、実際の運用に近い形でのテストを実現することができなかった。また、暗号化フィールドの選択の基準を下げ、テストに利用したいフィールドを、暗号化するフィールドとして選択しないことも考えられるが、その場合には、個人の特定される可能性が増加することになる。
【０００４】
本発明は前記課題を解決するためのものであり、個人データを利用したシステムについてのテストデータを生成する装置として、個人を特定可能なデータの一部を変換対象とすることにより、個人の特定を防止しつつ、実際の個人データの分布と近似になるようなテストデータの生成を可能とするテストデータ生成装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記課題を解決するため、本発明は、個人データ格納手段に格納された個人データに基づきテストデータを生成する装置であって、前記個人データの各フィールドのデータについて、前記フィールドのデータ形式に応じて、データの一部分をデータ変換処理の対象として定義した変換ルール定義情報を生成する変換ルール定義手段と、前記変換ルール定義情報に基づき、前記個人データ格納手段に格納された個人データを変換して、前記テストデータを生成する個人データ変換手段とを備えることを特徴とする。
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が日付形式の場合、前記データの一部分としての年，月，日の各項目毎に、任意の選択に応じて変換の要否を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする。
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が数値形式の場合、任意に設定された数値データの変換幅に基づき、前記データ変換処理の対象とするデータの一部分を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする。
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が文字列形式の場合、任意に設定された位置情報に基づき、前記データ変換処理の対象とするデータの一部分を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする。
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が文字列形式の場合、任意に指定された変換対象文字集合又は変換禁止文字集合を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする。
前記変換ルール定義手段は、前記フィールドのデータ形式が住所形式の場合、前記データの一部分としての所定の行政区分単位毎に、任意の選択に応じて変換の要否を設定した変換ルール定義情報を生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
以上の構成により、本発明では、変換ルール定義ファイルに定義された情報に基づき、個人を特定可能なデータの一部を変換対象としたので、個人の特定を防止しつつ、実際の個人データの分布と近似になるようなテストデータの生成が可能となる。従って、個人データを扱うシステムの開発において、テスト実施者等が実際の個人データを参照する必要が無くなり、個人データ保護の度合いを向上させることが可能となる。また、実際の個人データを使った場合と同様のテストが行えるため、開発するシステムの品質が向上する。さらに、大量のテストデータを手作業で作成する必要が無くなる為、開発工数を削減することが可能となる。
この場合、各フィールドのデータ形式に応じて、変換対象とするデータの一部分の設定を行うこととしたので、開発対象となるシステムの仕様に応じた適切なテストデータの生成が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明の一実施の形態に係るテストデータ生成装置について、図面に基づき説明する。
図１は、本実施の形態に係るテストデータ生成装置の概略構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係るテストデータ生成装置１００は、中央情報処理装置１１０に変換ルール定義処理部１１１と個人データ変換処理部１１２とを備えるとともに、変換ルール定義処理部１１１により生成された変換ルール定義ファイルを格納する変換ルール格納手段１２０と、変換元の個人データを格納した個人データ格納手段１３０と、住所変換を行う際に必要な住所データを格納した住所データ格納手段１４０と、テストデータとしての変換結果データを格納する変換結果格納手段１５０とにアクセス可能に構成されている。
個人データ格納手段１３０に格納されている個人データファイルは、実際に開発されたシステムを運用する際に用いるデータファイルであり、個人に関するデータを１個人１レコードの形で格納している。この場合、各レコードは個人情報に関するフィールドを持ち、その内容を参照することにより個人の特定を可能とする。なお、個人データファイルの詳細な仕様は、個人データを利用する開発対象システム等によって規定される。
変換ルール定義処理部１１１は、テスト実施者等により、個人データ格納手段に格納されている個人データファイルのフィールド毎に設定された変換ルールに基づき、変換ルール定義ファイルを生成して変換ルール格納手段１２０に格納する。本実施の形態では、この場合の変換ルールとして、各フィールドにおけるデータの一部を変換対象としたルールを定義させることにより、個人の特定を防止しつつ、実際の個人データの分布と近似になるようなテストデータへの変換を可能としている。ここで、個人の特定の防止及び「生年月日」「住所」等の各項目について独立に元データの分布と近似させることを目的とするならば、例えば「生年月日」をそのままにして「住所」のみを入れ替える等の方法によっても目的は達成できるが、この場合、例えば「東京都品川区に住む１９６６年生まれの人」というような項目を組合わせた統計は意味を失うので、本発明では各項目ごとに統計に必要な部分は保持し、その他の部分を変換する、という方法を採っている。
個人データ変換処理部１１２は、変換ルール定義手段１２０に格納された変換ルール定義ファイルを読込み、変換ルールに基づき、個人データ格納手段１３０に格納された個人データを変換し、変換結果データを変換結果格納手段１５０に格納する。この場合、住所データの変換を行う場合には、住所データ格納手段１４０に格納された住所データを参照する。ここで、住所データとは、例えば、都道府県、市区町村等全国の行政単位の情報を示す。
【０００８】
以上の構成に基づき、本実施の形態に係るテストデータ生成装置１００の行うテストデータ生成方法の詳細について説明する。
図２〜図６は、変換ルール定義処理部１１１の表示する変換ルール定義画面の一例を示す図である。
図２に示す変換ルール定義画面２００では、基本定義情報として、変換元データとしての個人データファイルのレコードの持つ全てフィールドに対し、フィールド名２０１と、各フィールドのデータ形式２０２とを表示するとともに、各フィールドについての変換の要否を示す対象２０３及び変換後の値の重複を許可するか否かを示す重複不可２０４の各チェックボックスを有する。
変換ルール定義処理部１１１は、対象２０３のチェックボックスにチェックが入れられた状態でＯＫボタン２０５が押下されると、変換対象とされたフィールドについての詳細な変換ルール定義画面を表示する。
【０００９】
図３の定義画面３００は、データ形式が「日付」となっているフィールドについての変換ルールを定義する例を示している。
定義画面３００は、変換対象とするフィールドのフィールド名表示部３０１と、日付データを構成する「年」「月」「日」の各項目について変換の要否を指定させる各定義欄３０２〜３０４と、ＯＫボタン３０５，キャンセルボタン３０６とを有している。
「年」に関する定義欄３０２では、変換を行う場合の最大値入力欄３０２ａと最小値入力欄３０２ｂが設けられている。
このように、日付データに関しては、「年」「月」「日」に対して変換の要否を指定させることを可能としている。この場合、個人データ変換処理部１１２は、変換不要と指定された項目については、変換前と同じ値を設定し、変換要と指定された項目については、他の項目との関係に従って、値の取り得る範囲（最大値，最小値が設定されている場合は、その範囲）を決定して、その範囲内で乱数を使って無作為に選択した値を設定する。
例えば、「生年月日」フィールドについて、「日」のみが変換要と指定されてＯＫボタン３０５が押下された場合、生年月日が「１９６６年６月８日」の個人データに対し、個人データ変換処理部１１２は、年月に「１９６６」と「６」をそのまま設定し、日には「１」から、その月の最後の日（例えば６月ならば「３０」）までの数からランダムに選んだ値（例えば「１５」）を設定する。
なお、「年」を変換要とした場合、そのままでは最大値と最小値が決定できないため、最大値と最小値は利用者が明示的に設定する。
また、変換ルールの判断基準は、テストするシステムがこの日付フィールドをどのように利用するかによって決まる。例えば、フィールドが「生年月日」で、個人データを利用するシステムが同じ月に生まれた個人に対して月単位で一括して通知を発行する機能を持っているとすると、同一年月内に生まれた複数の個人は日が異なってもシステム的には扱いに差がないため、年、月を変換不要、「日」を変換要と指定させる。これにより、少なくとも、「日」については、個人データと異なる値となるため、個人の特定を困難とすることが可能となる。
【００１０】
図４の定義画面４００は、データ形式が「数値」となっているフィールドについての変換ルールを定義する例を示している。
定義画面４００は、変換対象とするフィールドのフィールド名表示部４０１と、変換データが取り得る値の範囲（変換幅を元の数値からの差として示したもの），最大値，最小値の各入力欄４０２〜４０４と、ＯＫボタン４０５，キャンセルボタン４０６とを有している。
所定の入力がされた状態でＯＫボタン４０５が押下されると、個人データ変換処理部１１２は、「元の値−指定値」以上「元の値＋指定値」以下で、かつ最大値以下、最小値以上の範囲の中から無作為に選択した値を変換データとして設定する。例えば、「社員番号」フィールドについて、個人データの社員番号が「１２３４５６」の場合、図４に示す定義では、変換後の値は「１２３３５６」から「１２３５５６」までの値となり、もし社員番号の規則が６桁の整数であるならば、変換結果も６桁の整数となる。この方式によって、桁数や分布の近似を保ちながらランダムに数値を変換することが可能となる。
なお、データ形式が「数値」の場合には、「範囲」の指定に代えて、変換を行う「桁数」を指定させることとしてもよい。これにより、例えば、社員番号の上位３桁が所属，役職等、特定の意味を持つグループを示している場合において、同一所属，同一役職における社員数を変動させることが無くなる。具体的には、「１２３４５６」という社員番号に対し、「４桁目〜６桁目」という指定を可能とすることにより「１２３＊＊＊（＊＊＊が変換部分）」という形の変換データの生成が可能となる。
【００１１】
図５の定義画面５００は、データ形式が「文字列」となっているフィールドについての変換ルールを定義する例を示している。
定義画面５００は、変換対象とするフィールドのフィールド名表示部５０１と、変換を開始する文字の位置を指定させる変換開始位置入力欄５０２と、具体的な変換規則入力欄５０３と、ＯＫボタン５０４，キャンセルボタン５０５とを有している。
変換規則入力欄５０３には、変換対象とする文字の集合（変換対象文字集合）と、変換後の文字として使用する文字の集合（変換候補文字集合）とを入力させる。
所定の入力がされた状態でＯＫボタン５０４が押下されると、個人データ変換処理部１１２は、指定された位置の手前までの文字は変換せずにそのまま設定し、指定位置以降の文字は、それが変換対象文字集合の要素である場合は変換候補文字集合から無作為に選んだ文字と置換える。一方、文字が変換対象文字集合に含まれない場合は、変換せずにそのまま設定する。例えば、「電話番号」フィールドについて、図３に示す定義では、個人データの電話番号が「０３−１２３４−５６７８」の場合、「０３−１２」まではそのままの値が使用され、それ以降は数字のみが別の数字にランダムに変換される。このように、数字のみを変換対象文字集合として設定することにより、電話番号のように「−（ハイフン）」を含む所定形式の文字列であっても、形式を保った状態で変換を行うことが可能となる。
なお、電話番号については、「電話番号」というデータ形式を設定して、市外局番等の区別毎に変換の要否等を定義させることとしてもよい。
また、例えば文字列が「年齢」であったときは、変換開始位置５０２を２文字目（１の位）のみにすることによって、例えば１０代、２０代というような年代を変えることなく変換ができ、年代別に統計を取る場合などに有効である。
【００１２】
図６の定義画面６００は、データ形式が「住所」となっているフィールドについての変換ルールを定義する例を示している。本例では、「住所」は個人を特定する要因になりやすいため、文字列とは別個のデータ形式として変換ルールを定義する。
定義画面６００は、変換対象とするフィールドのフィールド名表示部６０１と、住所データを構成する「都道府県」「市区町村」各項目について変換の要否を指定させる各定義欄６０２，６０３と、ＯＫボタン６０４，キャンセルボタン６０５とを有している。
「住所」フィールドについては、日付の場合と同じく、一定の区分（本例では、行政区分単位として、都道府県，市区町村で区分している。）毎に変換の要否を指定させている。変換要否の指定がされた状態でＯＫボタン６０４が押下されると、個人データ変換処理部１１２は、変換要の項目を、その上位項目によって限定された値集合の中から無作為に抽出した値で置き換える。また、番地等の前記行政単位以外の項目は、同様の規則にしたがって実在する別の住所に変換するか、あるいは文字列を構成する項目を一定のルールに従ってランダムな文字列（存在しない番地）に変換する。例えば、元の住所が「東京都品川区東品川〜」で、都道府県のみ変換不要と指定した場合、「東京都」は変換せずそのまま設定し、「品川区」は東京の２３区から無作為に選んだ区（たとえば「新宿区」）に置き換え、「東品川〜」は上位区内の存在する番地か、またはランダムな文字列に置換える。
なお、基礎となる全国の住所情報は、あらかじめ用意された住所データベース１４０から取得する。どこまでを変換要にするかは、テストするシステムが「住所」フィールドをどのように使うかによって決まる。例えば、システムが都道府県単位の集計機能だけを持っている場合、市区町村以下の違いは無視されるので、市区町村以下を変換対象とすればよい。この方式により、住所をある一定の地域内でランダムに変換することが可能となる。
【００１３】
以上のように定義された変換ルールに基づき個人データ変換処理部１１２の行う処理について説明する。
個人データ変換処理部１１２は、テスト実施者等によるデータ変換指示操作に応じて、個人データ格納手段１３０に格納された個人データファイルを読込み、各レコードについてデータ変換処理を行う。
図７は、個人データ変換処理部１１２が各レコードに含まれるフィールド毎に行うデータ変換処理手順を示すフローチャートである。
個人データ変換処理部１１２は、フィールドの情報を読込み（ステップ７０１）、当該フィールドのフィールド名に基づき、予め変換ルール格納手段１２０から取得した変換ルール定義ファイルの定義情報を参照し、当該フィールドが変換対象として設定されているか否かを判定する（ステップ７０２）。
変換対象として設定されている場合には、変換ルール定義ファイルからフィールドの種類としてのデータ形式を判定し（ステップ７０３）、「日付」，「数値」，「文字列」，「住所」の各データ形式に応じた変換処理を行う（ステップ７０４〜７０７）。
変換処理を行った後、変換ルール定義ファイルにおいて重複排除が設定されているか否かを判定し（ステップ７０８）、重複排除が設定されている場合には、変換済みレコードの同一フィールドの値を参照して、重複する値が存在するか否かを判定する（ステップ７０９）。
判定の結果、重複する値が存在しなければ、変換処理後のフィールドの値を出力して処理を終了する（ステップ７１０）。
一方、ステップ７０２の判定の結果、変換対象として設定されていなければ、当該フィールドについては、変換処理を行わずにフィールドの値を出力する（ステップ７１０）。また、ステップ７０８の判定の結果、重複排除の設定がされていなければ、ステップ７０９の処理を行わずに、変換処理後のフィールドの値を出力する（ステップ７１０）。
ステップ７０９の判定の結果、重複する値が存在する場合には、再度データ変換処理を行う（ステップ７０３〜７０７）。
【００１４】
次に、各変換処理についての詳細を説明する。
図８は日付データに関する変換処理手順を示すフローチャートである。
日付データに関しては、変換ルール定義情報を参照し（ステップ８０１）、「年」，「月」，「日」の各項目毎に変換の要否を判定する（ステップ８０２，８０５，８０７）。
「年」について変換要として設定されている場合には（ステップ８０２）、最大値，最小値を読込み、変換範囲を設定した後（ステップ８０３）、変換処理として変換範囲内で乱数を使って無作為に選択した値に変換する（ステップ８０４）。
「月」について変換要として設定されている場合には（ステップ８０５）、変換範囲（１〜１２）で乱数を使って無作為に選択した値に変換する（ステップ８０６）。
「日」について変換要として設定されている場合には（ステップ８０７）、変換範囲（１〜その月の最後の日）で乱数を使って無作為に選択した値に変換する（ステップ８０８）。この場合、「日」の変換処理では、「月」に設定された値を参照し、当該「月」に対応する変換範囲（「１〜３０」又は「１〜３１」等）を設定することとする。なお、予め変換範囲を「１〜２８」として設定しておくことにより、「月」に設定された値の参照を省略することとしてもよい。
【００１５】
図９は数値データに関する変換処理手順を示すフローチャートである。
数値データに関しては、変換ルール定義情報を参照し（ステップ９０１）、変換幅，最大値，最小値の値を読込み、変換範囲を設定した後（ステップ９０２）、変換処理として変換範囲内で乱数を使って無作為に選択した値に変換する（ステップ９０３）。
【００１６】
図１０は、文字列データに関する変換処理手順を示すフローチャートである。
文字列データに関しては、変換ルール定義情報を参照し（ステップ１００１）、変換開始位置，変換対象文字集合，変換候補文字集合をそれぞれ読込む（ステップ１００２〜１００４）。
文字列データについて、設定された変換開始位置から１文字ずつ読込み（ステップ１００５）、変換対象文字集合に含まれる文字か否かを判定し（ステップ１００６）、変換対象文字集合に含まれる場合には、変換処理として変換候補文字集合の中から無作為に選択した文字に置換える（ステップ１００７）。
以上の変換処理を、変換開始位置以降の全ての文字に対して繰返し行い（ステップ１１０８、１００５〜１００７）、処理を終了する。
なお、文字列データについては、変換開始位置だけで無く、変換終了位置を設定させ、開始位置から終了位置までの間の文字のみを変換処理の対象としてもよい。また、変換対象文字集合を設定させることとしているが、逆に変換禁止文字集合を設定させることとしてもよい。
【００１７】
図１１は、住所データに関する変換処理手順を示すフローチャートである。
住所データに関しては、変換ルール定義情報を参照し（ステップ１１０１）、「都道府県」，「市区町村」の各項目毎に変換の要否を判定する（ステップ１１０２，１１０５）。
「都道府県」について変換要として設定されている場合には（ステップ１１０２）、住所データベース１４０から都道府県名を取得して、（ステップ１１０３）、変換処理として無作為に選択した都道府県名に置換える（ステップ１１０４）。
「市区町村」について変換要として設定されている場合には（ステップ１１０５）、住所データにおける都道府県名を取得し（ステップ１１０６）、当該都道府県名に対応する市区町村名を住所データベース１４０から取得して（ステップ１１０７）、変換処理として当該市区町村名から無作為に選択したものに置換える（ステップ１１０８）。
なお、住所データについては、「市区町村」の項目を細かく分類して変換の要否を設定させることとしてもよい。また、都道府県名と市区町村名等との整合性については、都道府県名のみを問題とするシステムの場合には必ずしも必要とならないため、整合性の要否を設定させることとして、整合性が不要と設定された場合には、任意の文字列での変換処理を行うこととしてもよい。
【００１８】
以上の各処理により、個人データ格納手段１３０に格納された個人データに基づき、データの一部を変換したテストデータの生成が可能となる。
図１２は、本実施の形態に係るテストデータ生成装置１００により生成されたテストデータの一例として、変換ルール格納手段１２０，個人データ格納手段１３０，変換結果格納手段１５０の各データ構造を示す図である。
変換ルール格納手段１２０は、各定義画面により設定された内容に基づくデータ項目として、フィールド名１２０１，データ形式１２０２，変換の要否を示す対象１２０３，値の重複の可否を示す重複不可１２０３と、各フィールドに対応した詳細定義とを有する。
変換元データを格納する個人データ格納手段１３０は、各フィールドとして、名前１２１１，社員番号１２１２，生年月日１２１３，住所１２１４，電話番号１２１５を有し、変換結果データを格納する変換結果格納手段１５０は、対応するフィールド１２２１〜１２２５を有する。
本例に示すように、本実施の形態に係るテストデータ生成装置１００では、各フィールドのデータについて、システムの運用上、問題とならない部分のみをランダムに変換することにより、実際の運用データと同様のテストデータを生成することが可能になるとともに、個人の特定可能なデータの流出を防止することが可能となる。
【００１９】
以上のように、本実施の形態に係るテストデータ生成装置１００では、変換ルール定義ファイルに定義された情報に基づき、個人を特定可能なデータの一部を変換対象としたので、個人の特定を防止しつつ、実際の個人データの分布と近似になるようなテストデータの生成が可能となる。
従って、個人データを扱うシステムの開発において、テスト実施者等が実際の個人データを参照する必要が無くなり、個人データ保護の度合いを向上させることが可能となる。また、実際の個人データを使った場合と同様のテストが行えるため、開発するシステムの品質が向上する。さらに、大量のテストデータを手作業で作成する必要が無くなる為、開発工数を削減することが可能となる。
【００２０】
なお、本発明を構成する各処理部及び各情報格納手段については、前記実施の形態に示すものに限られず、同様の処理を可能とするものであれば、他の構成としてもよい。従って、各処理部毎に複数の端末により構成することとしてもよい。
また、本発明において定義される変換ルールでは、前記実施の形態に示したデータ形式以外のデータ形式を含めることとしてもよい。例えば、「氏名データ」というデータ形式を追加し、「氏」と「名」とを分けて、いずれか一方のみを変換対象とする等の定義を可能としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施の形態に係るテストデータ生成装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】変換ルール定義画面の一例を示す図である。
【図３】日付データに関する変換ルール定義画面の一例を示す図である。
【図４】数値データに関する変換ルール定義画面の一例を示す図である。
【図５】文字列データに関する変換ルール定義画面の一例を示す図である。
【図６】住所データに関する変換ルール定義画面の一例を示す図である。
【図７】個人データ変換処理手順を示すフローチャートである。
【図８】日付データに関する変換処理手順を示すフローチャートである。
【図９】数値データに関する変換処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】文字列データに関する変換処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】住所データに関する変換処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】変換ルール定義ファイル，個人データファイル，テストデータファイルの例を示す図である。
【符号の説明】
【００２２】
１００  テストデータ生成装置、１１０  中央情報処理装置、１１１  変換ルール定義処理部、１１２  個人データ変換処理部、１２０  変換ルール格納手段、１３０  個人データ格納手段、１４０  住所データ格納手段、１５０  変換結果格納手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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