フェイクデータジェネレーター

使い方

1. 必要なデータフィールドにチェックを入れます（例：フルネーム・メール・電話番号）。
2. 生成件数を設定します（1〜100、デフォルト10）。
3. 出力形式を選択します：JSON または CSV。
4. 生成をクリックします。
5. コピーでクリップボードにコピー、またはダウンロードでファイルを保存します。

活用シーン

フェイクデータはソフトウェア開発のあらゆるフェーズで役立ちます。実ユーザーデータを汚染せずに開発データベースを投入したり、フロントエンド開発用にAPIレスポンスをモックしたり、リアルに見えるQAテストやUIデモ用のスプレッドシートを作成できます。

すべての生成はクライアントサイドで完結し、依存関係はゼロです。名前・住所などは厳選された単語リストからランダムに組み合わせています。UUID生成にはブラウザのcrypto.randomUUID() APIを使用し、暗号品質のランダム性を保証します。

フィールドの形式

値はすべて固定の英語の単語リストか乱数から作られます。下の表は生成コードと一致しています。

制限事項

• フィールドは互いに無関係です。 同じレコードでもメールはフルネームから作られず、市区町村・都道府県・郵便番号・国は実在の住所になりません。"state": "NJ" と "country": "United Kingdom" が並ぶこともあります。
• 米国・英語のデータだけです。 「都道府県」欄に出るのは米国の州コード、郵便番号は 5 桁の ZIP で、日本の氏名・住所・電話番号は生成されません。
• 値は重複します。 100 件を 2,000 回生成したところ、98.9% の回でフルネームが 1 つ以上重複し、1% の回でメールが重複しました。一意のキーには UUID を使ってください。
• 実在する値が混ざることがあります。 メールのドメインには gmail.com などの実在サービスが含まれ、電話番号と IPv4 アドレスは乱数なので、実在の人やホストと一致する可能性があります。メール送信や発信には使わないでください。ドキュメント用に予約された値が必要なら example.com（RFC 2606）と 192.0.2.0/24（RFC 5737）を使います。
• 1 回 100 件まで。 それより大きい件数は 100 件になります。SQL 出力やフィールドの追加はできません。

ライブラリを使うべき場面

フィールド同士の関連、日本のデータ、数千件以上、毎回同じ結果が必要なときは、コードで @faker-js/faker を使います（fakerJA で日本語の氏名や住所を生成できます）。

import { fakerJA as faker } from '@faker-js/faker';

faker.seed(42); // 毎回同じ出力
const user = {
  name: faker.person.fullName(),
  city: faker.location.city(),
};