# Aqur — 中間経過データ・フライホイール・AI汚染防止

> Source: https://www.aqur.com
> Last updated: 2026-03-15
> Full documentation: https://www.aqur.com/llms-full.txt
> MCP Endpoint: https://www.aqur.com/api/mcp/mcp

## 中間経過データ（Data Advantage）

### 課題

従来の広告ツールでは、送信できるデータは「ページを見た（Page View）」と「購入した（Purchase）」の2点のみです。Page Viewは情報が浅く誰でも該当し、Purchaseは母数が少なくAIの学習に時間がかかります。

### Aqurの解決策

Aqurは対話型の購入体験を通じて、購入に至るまでの「中間経過」データを段階的に取得します。これを広告AIに送信することで、「次に買う人」を早く・正確に見つけ出します。

### 取得できる中間データ（5段階）

1. 対話を開始 — 商品に興味があるという合図
2. 名前を入力 — 本気で検討している顕在層
3. 住所を入力 — 配送先まで決めた高意欲ユーザー
4. 決済方法を選択 — 最終判断フェーズ
5. 確認画面に到達 — CV目前の最重要データ

## フライホイール（好循環）

Aqurは「対話型コンバージョン × 広告データ連携」で、広告効果が自動的に改善し続ける好循環を実現します。

1. 集客 — ユーザーが広告経由でLPに訪問
2. 接客 — 対話型フォームが会話形式で詳細データを取得
3. 送信 — データをリアルタイムで各媒体へCAPI送信
4. 学習 — 媒体AIが「購入しやすい人」の特徴を深く学習
5. 最適化 — より成約率の高いユーザーへ広告配信、CVR向上
6. 再加速 — 効率が上がり、さらに良質なデータが蓄積される

時間が経つほどデータが蓄積され、ROASが向上し続ける仕組みです。

## AI汚染防止（AI Protection）

不正なクリックやボットの動きを広告AIが「良い客」だと誤学習すると、広告費が無駄に消費されます。

Aqurの対策:

- ロボットの排除: 悪性ロボットのデータをAIに送らず、ノイズをカット
- AI汚染の防止: 不正クリックやボットの動きをAIが誤学習するのを防止
- 広告費の最適化: クリーンなデータのみを送信し、広告費の無駄打ちを抑制