画像認識（名刺 OCR / 物体検出など）の不具合が、顧客から送られてきた実サンプル画像で報告されたとき、その画像をそのままテストフィクスチャにコミットしない。名刺・帳票などの実サンプルは個人情報・企業情報を含むため。代わりに、報告画像で問題を起こしている条件（被写体の占有面積比・コントラスト・矩形サイズ・テクスチャの有無など）を特定し、同じ条件を Canvas 等でプログラム生成した合成画像をテストに入れて回帰を固定する。「バグを通す合成画像で検出できること」と「誤検知防止用の合成画像は落ち続けること」の両方を対で用意すると、閾値調整（例: 検出の最大面積比を緩める）が別のケースを壊さないことを担保できる。守秘とテスト再現性を両立させる。