AI活用によるテストデータ自動生成【総合SIベンダー】 
本番データを使わずに、本番に近い特性を持つ架空のテストデータ（個人情報を含まない）をAIで大量生成するツールを導入する施策です。開発環境での個人情報漏洩リスクをゼロにしつつ、高品質なテストを実現します。特に金融・公共案件で必須の技術です。メリットは、セキュリティリスクの排除と、テストデータ作成工数の削減です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
セキュリティ 品質向上 |
| 業界② |
総合SIベンダー |  対象 |
QA 開発 |
 費用 |
200〜1000万円 |  実施期間 |
60 |
主なToDo
- データベースのスキーマ情報を読み込ませ、データの特性を学習させる
- マスキング（匿名化）ではなく、シンセティックデータ（合成データ）を生成する
- テストシナリオに合わせた異常値データなども生成する
期待できる効果
本番データを使わない高品質なテスト環境を構築し、個人情報漏洩リスクを完全に排除。テストデータ作成の自動化により工数を削減しつつ、複雑なケースの網羅性を高めることで、金融や公共などの高信頼性システムにおける品質を担保します。
躓くところ
生成されたデータが業務ロジック上の整合性（相関チェック等）を完全に満たしているかを確認する作業が難しく、テスト結果の信頼性が揺らぐリスクがあります。また、AIツール自体の学習データやライセンスコストが課題となります。
狙えるチャネル
