Painel Sintético Concorde

Painel Sintético Concorde

あらゆる Claude（デスクトップ、ウェブ、モバイル）から利用できる、ブラジルの銀行消費者の合成ペルソナ787人を公開するリモート MCP サーバーです。銀行やフィンテックのプロダクト探索に利用できます。Cloudflare Workers の無料枠だけで稼働します。

サイトとデモ： https://painel.concorde-painel.workers.dev MCP 公式レジストリでの名前： io.github.caio-sartoratto/painel-sintetico-concorde

インストール／見つけ方

このパネルはリモート MCP コネクターです。ダウンロードは不要です。

1. Claude（デスクトップ、ウェブ、モバイル）で、Settings → Connectors → Add custom connectorを選択します
2. URL を貼り付けます：https://painel.concorde-painel.workers.dev/mcp
3. Claude の有料プランが必要です（カスタムコネクターは無料プランでは利用できません）

また、io.github.caio-sartoratto/painel-sintetico-concordeとしてMCP 公式レジストリに公開されているため、レジストリを利用する MCP マーケットプレイスやアグリゲーターにも表示される可能性があります。ただし、インストールは引き続き上記の URL から行います（レジストリに登録されても、コネクターが Claude に自動追加されるわけではありません）。

パネルのデータはこのリポジトリには含まれていません（独自所有のデータです。ライセンスをご覧ください）。 このリポジトリは、MCP サーバー、サイト、フォーラム、利用枠、テレメトリーを含むエンジンです。公開サービスではパネル全体を利用できます。

開発の背景

LLM に「700人をシミュレートして」と頼むと、収入や学歴に偏りのある平均的な回答者が N 回繰り返し生成されます（Santurkar et al. 2023; Bisbee et al. 2024）。有効な方法は、実際の社会人口統計属性をモデルに条件付けることです（Argyle et al. 2023）。ここでは構造によって多様性を実現しています。各ペルソナは、出典付きの統計情報に決定論的なフィルター（campo operador valor）で結び付けられ、LLM はそのペルソナに声を与えるだけです。

2つのモード：フォーカスグループと調査

• フォーカスグループ（定性的な探索）：filtrar_personas／sortear_amostraとget_personasを使います。 Claude が少数のペルソナを演じることで、反論を聞き、仮説を磨くことができます。
• 方向性調査（測定）：preparar_pesquisaが分離されたファンアウトを実行します。ホストがペルソナごとにタスク／サブエージェントを起動し、それぞれが他の回答を見ずに回答したうえで、回答の分布をローカルで集計します。これにより、同じコンテキスト内で生成された回答が人為的に収束するのを防ぎます。 形式：escolha（分布）、pontuar（属性ごとに0～10点を付け、選択肢ごとの平均と標準偏差を算出。第2候補も保持）、escala、aberta。seedはデフォルトでランダムに設定され、再現用に結果として返されます。以下のバックテストで使われている仕組みです。

設計上のプライバシー保護：ユーザーの質問がサーバーを経由することはありません。信頼境界は Claude 内でローカルに分類され（avaliar_perguntaツールが返すのは評価基準のみ）、ペルソナの回答はホスト側で集計されます。サーバーが受け取るのは、セグメントのフィルター、ペルソナの数、形式のみです。

検証（実際の調査とのバックテスト）

パネルから無作為に抽出した100人のペルソナを、温度0で分類（再現可能）し、公開済みの調査と比較しました。

idwall 2025（IBGE による重み付けを適用した全国サンプル）

消費者意識に関する質問	idwall	パネル	誤差
デジタル銀行の利用を維持／増加する意向がある	84,9%	86,0%	1,1 pp
口座開設時に最も重視する要素は登録の速さである	51,4%	49,0%	2,4 pp
銀行にアクセスする場所として最も安全なのは自宅である	68,5%	74,0%	5,5 pp

平均絶対誤差：3,0 pp — 3項目ともベンチマークとの差は6パーセントポイント以内です。

Reclame AQUI 2026（デジタル銀行への信頼危機、n=2.073）

消費者の態度	Reclame AQUI	パネル	誤差
金融機関が破綻して資金を失うことへの不安（流動性）	35%	39%	4 pp

BCG and Nubank, "Beyond Access" 2023（ブラジルの人口、n=2.000）

調査の見出し：ブラジル人の70%超は、金融面で安全だとも、包摂されているとも感じていません。パネルは独立して**78%**という結果に達しています。

ベンチマークに階層別の内訳がないなか、パネルは単独で社会階層ごとの不安の傾向を再現しています（階層別に層化したサンプル、温度0）。

階層	不安を感じている	サンプル
A	5%	n=22
B	20%	n=30
C	77%	n=30
D/E	80%	n=30

コントロール：LLMだけの結果ではないか？

パネルもペルソナもインターネット検索も使わず、フロンティアモデルに同じ質問へ直接回答させました。温度は0です。

質問	実際	パネル	Gemini 3.1 Pro	GPT-5.6
デジタル銀行の利用を維持または拡大する	84,9%	86%	84%	85%
登録の速さが最も重要な要因である	51,4%	49%	18%	25%
アクセスする場所として自宅が最も安全である	68,5%	74%	65%	90%
金融機関が破綻することへの不安（流動性）	35%	39%	45%	65%
平均絶対誤差		3,3 pp	12,0 pp	19,5 pp

同じ質問で、パネルの誤差はGeminiの3,7分の1、GPTの6分の1です。BCGの見出しに対して、パネルは78%（「>70%」の範囲内）、Geminiは55%（範囲外）、GPTは60%（範囲外）です。モデルそのものの数値には、自己矛盾もあります。Geminiは「安全で、金融面でも包摂されている」人を45%と推定する一方、「安全」な人は31%としていますが、両方に当てはまる人の割合が、その一方の割合を超えることはありません。パネルでは、各数値をペルソナ一人ひとりについて数えるため、この誤りは起きません。

透明性について：これらはテストしたカテゴリーのなかで、実際の結果との一致度が最も高かった質問です。満足度や自己申告による発生率の項目は、より大きく乖離しています（ナラティブで知られているキャリブレーションの偏りがあり、調整中です）。一次調査やA/Bテストに代わるものではありません。その前に行う、低コストのステップです。

例

Claudeで実行した実際のトランスクリプト（ペルソナと事実は実際のパネルから取得）： examples/ — コンセプトのフォーカスグループ、クラスAでのテスト、データの確認。

アーキテクチャ

vault Obsidian (fonte da verdade: personas + fatos + vozes + instituições)
        │  npm run build-data  (compila markdown → JSON)
        ▼
Cloudflare Worker
 ├─ /mcp        servidor MCP (agents SDK / McpAgent + Durable Object)
 │              10 ferramentas: visao_geral, avaliar_pergunta (rubrica da
 │              fronteira p/ classificação LOCAL), filtrar_personas,
 │              sortear_amostra, preparar_pesquisa (fan-out isolado),
 │              get_personas, buscar_fatos, listar_vozes, get_instituicao,
 │              get_distribuicoes
 ├─ QuotaDO     cotas por IP (rajada/dia + teto de fichas: anti-extração)
 ├─ /           site estático server-rendered (zero framework)
 ├─ /forum      fórum anônimo sem moderação prévia (ForumDO) — nunca exposto via MCP
 │              (evita prompt injection armazenada em sessões de terceiros)
 └─ StatsDO     telemetria própria (IPs só como hash; dashboard admin)

注目すべき設計上の決定事項：

• 独自のフィルターDSL（eval不使用）：classe_social == 'Classe C' & idade > 30。vaultからサーバーまで同じ構文です。
• 型付きの事実（傾向／有病率／構成／参照）— 構成はP(対象者|指標)で、傾向の逆です。該当する場合、サーバーはプロフィールに注意書きを追加します。
• IPごとのDurable Objectによる割り当て制限：ユーザー認証なしでパネルから大量抽出するのは現実的ではありません。
• ルールによりフォーラムはMCPの対象外：第三者の公開コンテンツがツール経由で返されることはなく、保存型インジェクションの経路を排除しています。

実行方法

前提条件：Node 20+、Cloudflareアカウント、想定される形式のvault（frontmatterのスキーマはscripts/build-data.mjsを参照）。

npm install
VAULT_DIR=/caminho/do/vault npm run build-data   # gera src/data/*.json (não versionado)
npm run dev                                       # local em http://localhost:8787
npx wrangler secret put ADMIN_TOKEN               # kill switch do fórum + dashboard
npx wrangler secret put HASH_SALT                 # sal dos hashes de IP
npm run deploy

ライセンス

コードはMITライセンスです。パネルのデータ（ペルソナ、事実、声、金融機関のプロフィール、分布）は独自のものであり、このリポジトリには含まれていません。また、再配布はライセンスされていません。

著者

Caio Sartoratto Prado — LinkedIn · Concordeプロジェクト。フィードバック：パネルのフォーラム.