アイデンティティ「august」は、FERMÀTが2026年7月8日に公開したマルチモーダルなユーザー調査ツールであり、実際のユーザーごとの行動データに基づいて個別のデジタルツイン（Digital Twin）を構築し、製品アイデアに対する反応を仮想空間で探索することを目的として設計されています。これは、研究者が各顧客を反復的に募集するのではなく、デジタル的に再現されたユーザーモデルに対してインタビューやアンケートを実施する手法です。スクリーンショット、Figmaリンク、Web URLなど、異なる形式の製品資料を入力し、各ツインがそれらをどのように受け取るかを調査できる点から、「ユーザー調査用のシミュレーター」に近いと言えます。ただし、ツイン生成に使用される行動データの種類、モデルアーキテクチャ、予測精度および検証方法は、提供されている発見情報だけでは確認できません。 従来の合成ペルソナ（Synthetic persona）は、年齢層や職業といったいくつかの属性を組み合わせることで平均的な仮想顧客を作成する場合が多くあります。このアプローチは初期のアイデア発散には有用ですが、一人の実際の探索経路や購買行動、製品使用の文脈など、個人差を十分に反映するのは困難です。augustとの違いは、一般的なペルソナを作成するだけでなく、実際の個人の行動データに基づいて個別のツインを生成するという点にあります。一般的なペルソナが顧客層を描いた人物カードであるのに対し、augustのツインは、同一のプロトタイプを複数の視点から検討するために配置された仮想調査参加者に相当します。実際のユーザーを代替するものではなく、正式なインタビューやユーザビリティテストに入る前に仮説や質問を絞り込むための手段として解釈するのが適切です。 生命工学の研究者は、患者用アプリや臨床試験参加者ポータルの初期設計を比較する際にこのアプローチを活用できます。例えば、同じ服薬リマインダー画面のスクリーンショット3種類を入力し、デジタルツインに対して理解度・信頼度・行動意向を問う10問のインタビューを実施した後、反復的に現れる混乱ポイントを整理することができます。その後、実際のユーザー5〜10名を対象に行われる調整付きユーザビリティテスト（Moderated usability test）の質問票をその結果に合わせて絞り込むことで、限られたインタビュー時間を高リスクな問題に集中させる事前探索段階として活用できます。 また、研究用ソフトウェアチームは、Figmaで作成したダッシュボードと実際のステージングWeb URLを順次提示し、情報構造変更前後の反応を比較することができます。検査結果の照会、同意撤回、有害事象報告など、エラーコストが大きい作業をそれぞれ一つのシナリオとして定義し、ツインインタビューで発見された懸念事項をテーマ別に分類した上で、実際の研究参加者や医療従事者による検証へとつなげる手法です。ただし、患者・臨床関連データには個人情報や機微情報が含まれる可能性があるため、データの保管場所、削除ポリシー、第三者へのモデル送信の有無、同意管理および規制適合性を公式文書で確認するまでは、実際のデータを入力してはいけません。

アイデンティティ augustは、FERMÀTが2026年7月8日に公開したマルチモーダルなユーザー調査ツールであり、実際のユーザーごとの行動データに基づいて個別のDigital Twin（デジタルツイン）を構築し、製品アイデアに対する反応を仮想空間で探索できるように設計されています。研究者が各顧客を反復して募集する代わりに、デジタル的に再現されたユーザーモデルに対してインタビューやアンケートを実施する方式です。スクリーンショット、Figmaリンク、Web URLなど、異なる形式の製品資料を入力し、各ツインがそれをどのように受け取るかを調査できる点から、「ユーザー調査用のシミュレーター」に近いと言えます。

🔬 患者用アプリコンセプトの事前選定: 服薬リマインダー画面3種類とインタビュー質問10項目をaugustに入力し、ツインごとに理解度・信頼度の反応を比較して、繰り返される混乱点を抽出した後、実際の患者5～10名のユーザビリティテストの質問へ転換する。