大家都用 AI 排行程
幫我排台北親子一日遊
台博館 → 西門町 → 象山步道 → 台北101
TripCheck 行程健檢師
AI 排得出行程，
我們讓它走得通。
不再生成另一份行程，而是像健康檢查一樣逐站查核：指出風險與依據、提出修正、重新驗證到走得通為止。旅途中遇到變化，也能立刻調整。
出發前先健檢，旅途中有人顧。
58/100還走不通
- 09:30 國立臺灣博物館週一休館，抵達時沒有開
- 12:30 → 13:00捷運加步行要 34 分鐘，只留了 30 分
- 15:00 象山步道降雨機率 80%，戶外步道
真實場景
排好行程還是不放心，
只好貼上網，請陌生人幫忙看。
Dcard｜#請益 台北三天兩夜「想去好多地方拍照留回憶 但超怕一天來不及這麼多行程😱」
Dcard｜台北三天兩夜行程請益「因為是第一次自己規劃去台北的行程，不知道這樣規劃的路線跟行程順不順？」
PTT｜[閒聊] 台北二日遊行程「記得台大有餐廳禮拜日不知道有對外開放嗎」
網友：臺大的餐廳週日應該沒開原 PO：有大大說有開 沒關係都去晃晃
Dcard｜請益台北三天兩夜行程「原本是有打算去陽明山，但是怕天氣不好……排行程真的好燒腦啊😭😭」
PTT、Dcard 的旅遊板上，「請大家幫我看行程」是固定題型。旅客要的不是新行程，而是有人幫他確認手上這份走得通。
一個案例
問了網友，得到三種答案。
「小弟於這星期日前往台北一日遊……請各位批評和指教」
北車→行天宮→公館→紅樹林→淡水→國父紀念館→華山→西門
網友 A：「好緊湊的行程」
網友 B 給了第二種順序：「這樣感覺比較順 不過很趕欸...」
北車→公館→紅樹林→行天宮→華山→國父→西門→北車
網友 C 給了第三種順序：「我會先去紅樹林 再回來台北市區……公館西門晚上去。」
紅樹林→台北市區→行天宮、國父（白天）→公館、西門（晚上）
三則回覆、三種順序，沒有一則算過時間走不走得完；最完整的建議，出發當天凌晨才到。
以前問網友，現在問 AI：答案來得更快，但一樣沒人幫你確認走不走得通。
問題
AI 排的一日遊很完美——
直到你站在休館的博物館門口。
看起來可行，走起來出包
- 週一休館
- 轉乘走不完
- 午後雷陣雨
- 長輩走不動
出發前，
就知道哪裡會出包？
- 這段走得到嗎？
- 這天會不會太累？
- 下雨有沒有備案？
- 臨時沒開，改去哪？
自由行真正的痛點不是「不知道去哪」，而是「排好的行程走不通」。
根本原因
問題不是 AI 不夠聰明，
而是它手上沒有能驗證的事實。
營業時間散落各處
台北市 387 個觀光景點，開放資料只有 3 筆寫了營業時間。
移動時間憑印象估
站與站之間要走多久、轉乘要等多久，誤差一路累積到整個下午。
心得無法拿來判斷
「排超久」「走到腳痠」，沒寫哪一天、幾點、跟誰去，也無法驗證。
0.6%GPT-4 規劃的旅遊行程，能滿足所有限制的比例TravelPlanner，ICML 2024
33% → 13%想用 AI 規劃旅行的人，只有不到一半敢用 AI 直接預訂IMG 2026 旅遊調查
我們的解法
不生成，而是驗證：
把事實放進知識圖譜。
三個缺口，各自補成圖譜的一層：營業時段、交通、有情境的旅客經驗。規則只讀圖譜事實逐站查核；LLM 只負責讀懂行程、提出修正，每個方案都要重新驗證。
- 1
貼上行程
任何 AI 或自己寫的都行
- 2
逐站健檢
每個問題附資料來源
- 3
修正並再驗證
改完重跑同一套規則
- 4
旅途中即時調整
下雨或沒開，只換那一站
技術架構
判斷交給事實與規則，AI 只做它擅長的事。
系統特色
可信、即時、共好。
可信
每個判斷都有依據
- 驗證，不是生成檢查你手上這份行程，而不是再丟一份新的。
- 風險有證據圖譜保留來源與更新時間，事實判斷不靠 AI 猜。
即時
變化發生，只換那一站
- 修正後再驗證每個修改重跑同一套規則，時間固定的站不會被動。
- 動態重新健檢天候異動或臨時關閉，只替換那一站。
共好
行程就是商機
- 行程即商機空檔與缺口媒合順路商家，導流碼追蹤核銷。
- 經驗越用越準旅後經驗回寫圖譜，並回饋商家與場域。
成效
同樣的行程，同樣的模型，
結果很不一樣。
讓 AI 自己檢查、自己修
- 為了通過刪掉的站
- 約 3 站
- 旅客說不能改的站，被改掉
- 25%
- 改動的站，每站平均移動
- 138 分鐘
TripCheck
- 為了通過刪掉的站
- 不到 1 站
- 旅客說不能改的站，被改掉
- 0%
- 改動的站，每站平均移動
- 12 分鐘
20 份台北一日遊行程、各跑兩次，同一個模型；以 TripCheck 規則評分，並另以「旅客鎖定的站是否被改動」比較。
3,670知識圖譜節點
13條可解釋的檢查規則
716條公車路線＋北捷官方站間時間
84則旅客經驗寫入圖譜
差異與優勢
別人給「看起來合理」的建議，
我們給驗證過、越用越準的答案。
差異化｜兩件別人做不到的事
差異 1
修正後一定再驗證
0%旅客說不能動的站被改掉
（讓 AI 自己修：25%）
13 條規則逐條判定 · 每個扣分有依據 · 改完重跑同一套規則
差異 2
有真實情境的知識圖譜
3,670個圖譜節點
含 84 則旅客經驗
附日期、時段與旅伴 · 3 筆以上才採信 · 旅途中只換那一站
| 生成式 AIChatGPT、Gemini | 地圖與訂票平台Google Maps、KKday | TripCheck | |
|---|---|---|---|
| 檢查整份行程走不走得通 | |||
| 每個判斷附資料依據 | |||
| 修正後重新驗證 | |||
| 旅途中有變化，只換那一站 | |||
| 有情境的真實旅客經驗 | |||
| 媒合順路商家並追蹤核銷 |
護城河｜會成長的知識圖譜
每一位旅客，
都讓圖譜更準。
- 開放資料：景點、車站
- 旅客經驗節點
- 3 筆以上，成為判斷依據
- 旅客使用
- 旅後回饋
- 回寫圖譜
- 越用越準
三方共好
為旅客化解變數，為商家鎖定商機，
為圖譜累積真實經驗。
TripCheck
旅客走得完、敢去新地方
在地商家需求出現當下被推薦
經驗圖譜越用越準
- 行程產生商機
健檢與修正揭露空檔與缺口，順路店家在對的時候出現。
- 優惠促成分享
核銷與感謝優惠，鼓勵旅客在行程結束後回報真實經驗。
- 經驗讓下一次更準
經驗審核後寫回圖譜，下一位旅客的健檢與推薦更準確。
商業模式
旅客免費用；
付費的，是在對的時刻被找到的商家與平台。
商家媒合
付費方：在地店家
- 折扣碼
- 每次核銷收服務費（示範 8–15 元）
- 導購連結
- 依訂單金額分潤（示範 5–12%）
按成效付費：導流碼追蹤到核銷才計費，沒有核銷就不收錢。
看商家成效頁行程驗證 API
付費方：旅行社、AI 助理、訂票平台
- 計價
- 依健檢次數，或企業月費
- 用途
- 產出行程後先健檢，再交給旅客
別人負責生成行程，我們負責驗證，讓每份 AI 行程出門前都檢查過。
場域洞察
付費方：景點、觀光單位
- 內容
- 去識別化的聚合經驗：排隊、長者友善、雨天適合度
- 形式
- 定期報告或資料授權
旅客回報累積越多，報告越有價值，對手從零開始也拿不到。
空檔就是消費時刻行程裡 45 分鐘以上的空檔，正是旅客想找地方吃、逛、躲雨的時候；推薦在需要的當下出現。
店家沒有風險不收上架費，核銷才計費；商家成效頁看得到曝光、核銷與換算收入。
付費買不到驗證合作店和其他地點用同樣條件排序、同樣要通過規則；付費只買到標示合作的曝光。旅客信任，營收才長久。
857 萬2025 年來台旅客人次
76.4%是純自由行：自己排行程、自己找店
市場數字來源：聯合新聞網報導。合作店家、優惠與費率皆為示範合作條件，不代表真實合作。