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旅程・行程表の作成

Itinerary planning

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

旅程の骨格作成は熟練プランナー並みの速度だが、現地事情の裏取り精度は明確に劣る

できること

予算・好みに応じた複数案の並列生成、大枠のルート・日程作成、テーマ別のスポット提案

まだできないこと

閉館日や実在しない店舗など事実誤りの排除、最新の現地状況の反映

なぜそうなのか

学習データの地理的・時間的鮮度不足と、生成後の事実確認ステップの欠如

これからの予測の根拠

旅行専門データとの連携（UCPのホテル・飲食予約拡張等）が進めば事実確認精度は段階的に向上する見込み

いま使える主な道具

ChatGPT、Gemini、Claude、Travo

根拠

• AI Travel Recommendations Distrusted by Most Travelers 2026-07
  AI生成の旅程の9割に少なくとも1つの重大な事実誤りが含まれるとの調査、Squaremouth調査では利用者の1/3が誤情報を受け取ったと回答
• How to Avoid AI Travel Planning Mistakes 2026
  閉館中の博物館や実在しない屋上バーなど典型的な誤情報パターン

同じ分野のほかの仕事（旅行計画・予約・移動）

• 予約の自律実行（ホテル・航空券・レストラン）
• 現地トラブル対応（遅延・キャンセル・誤情報の責任）
• ビザ・入国要件の確認

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。