仕組み
5ステップsLLMパイプライン · 平均応答時間1.8秒
意図の特定
データ取得 (RAG)
機能別プロンプト
最適な回答 (sLLM)
コンテンツマッチング
こう使ってみてください
悩みでなく質問で — Trip Builder AIコンシェルジュが答えます。
オーダーメイドの旅程を自動生成
ユーザー質問
「東京で3日間、充実した旅程を組んで」
関心・人数・予算を反映してDay別動線を自動生成。食事・観光・移動が一つの流れで地図と同期し、一目で確認できます。
関心・予算に合わせてDay別動線を作りました。
コア情報を30秒で
ユーザー質問
「来月の東京行き、航空便おすすめ」
推奨・最安タブで価格オプションを一目で。出発/到着、直行可否、価格までカード一枚で提携予約に直結。
コスパ直行3便を選出。
場所の詳細まで一画面に
ユーザー質問
「ちょっと違うインスタ映えスポット教えて」
関心・動線に合うスポットを写真・営業情報・周辺・地図・レビューまで1画面に統合。複数アプリを行き来せずに決定できます。
最近熱い新規3スポットをまとめました。
実支出データに基づく予算管理
ユーザー質問
「東京2泊3日の予算はどれくらい?」
実際の旅行者支出データを基に総額・1日平均・カテゴリ別比率を提示。食・交通・入場料・買物まで分解し、出発前に予算感覚を正確に。
実支出ベースで 1人 約₩680,000。
SNSで見たスポットをそのまま旅程に
ユーザー操作
Instagram・YouTubeで気になったコンテンツをTrip Builder Appに保存/共有
SNSで見つけたスポットを共有1回で収集。AIが映像・画像から場所情報を抽出し、自分の旅程に反映できます。
* 近日公開
旅行中の変化に即対応
ユーザー質問
「ここ休みだ、近くで似たところ教えて」
予期せぬ状況でもTrip Builderが共に新しい道を見つけます。現在地・残りの旅程・既存予約をもとに、自然につながる代替案を提案。
徒歩4分のBills Omotesandoはいかがですか?
同じ雰囲気+営業中。
技術基盤
自社開発sLLM · オンプレミス運用可能
観光ドメイン特化sLLM
Llama · Mistral · QwenベースのLoRA · QLoRAファインチューニング。
10万件以上の学習データ · BLEU 0.35+
統合RAG
多言語埋め込み (multilingual-E5) · Vector DB
50万POI · Recall@50 = 85%+
TRIFIT — データ取得技術
SNS · マップ · ポータル · コミュニティのリアルタイム収集 / クレンジング
ペルソナ加重
RMS — 価格競争力
GBM + ベイズ最適化に基づく価格予測。
パートナー商品マッチング 99%+
旅行のすべての瞬間をカバー
競合が手の届かない、旅行中のステージまで。
Stage 1
関心・検索
Stage 2
旅程作成
Stage 3
予約・決済
出国
→
Stage 4
移動
Stage 5
食事・買い物
Stage 6
リアルタイム対応
帰国
→
Stage 7
レビュー・再訪
どの形で連携しますか
3つの連携オプション ― 既存システムからオンプレまで。
Chat API
RESTful APIでチャットボット応答を生成。既存システムへ最速で統合。
OTA · 旅行会社サイト
Hyundai Dream Tour (THT) で稼働中
RMS SaaS
価格競争力をモニタリングし、運営戦略を提示するダッシュボード。
ホテル · ツアー運営会社
MICE運営会社で稼働中
Air-Gappedパッケージ
オンプレミスSDK。AES-256-GCM + ハードウェアバインディング。
空港 · グローバル拠点
8ハブ空港でPoC実施