旅行代理店に別れを告げ、AIエージェントへようこそ
著者は、ほぼすべてをAIエージェントに計画させた10日間の日本単独旅行を共有。AIがYouTube、Reddit、公式情報を統合して旅程を生成し、リアルタイムで調整し、MCPサーバーを介して直接旅行アプリを変更する能力を実証。特に上海での乗り継ぎ時間の最適化や、予定より早くチェックインが完了した際のその場での再計画など、動的な対応が際立った。
大阪行きの新幹線の中で、著者はAIエージェントを使って計画した10日間の日本単独旅行についての記事を書いている。この旅行はほぼ完全にAIエージェントによって計画されており、旅行計画におけるAIの実用的な価値を示している。
著者はこれまで、旅行の計画を立てる際に、多数のウェブページを閲覧したり、YouTube動画を視聴したり、RedditのコメントやWikivoyageのガイドを読んだりして、手作業で情報をふるいにかけていた。このプロセスは時間がかかり非効率だった。現在は、AIエージェントがこれらの作業を自動的に行う。複数のYouTube動画の文字起こしを同時に分析し、Redditの提案を公式情報とクロスチェックし、最終的に最適化された旅程を生成する。
今回の旅行ルートは、東京、金沢、加賀温泉、大阪、上海（トランジット）を含む。AIエージェントはいくつかの点で特に有用性を示した。
- 上海での7時間の乗り継ぎの精密な計画：AIエージェントは、おすすめのルート（豫園、外灘、小籠包のランチ）を提供しただけでなく、浦東空港の入国待ち時間をリアルタイムで確認し、ビザ政策を確認し、リニアモーターカーと地下鉄の所要時間を比較し、混雑を避けるランチタイムまで提案した。著者が予定より早く観光を終えた際には、現在地と時間に基づいて即座にその後の予定を調整した。
- 隠れた名所の発掘：日本を二度目に訪れる旅行者にとって、よくあるおすすめ（伏見稲荷大社など）はもはや役に立たない。AIエージェントはYouTube動画の字幕をダウンロードし、Redditのスレッドを解析し、自動的に「隠れた名所」のリストを生成した。このリストは今回の旅行には間に合わなかったが、将来の北海道や東北地方の旅行の基礎となった。
- リアルタイムでの計画変更：金沢では、午前中の予定を早く終えた著者に対して、AIエージェントが残り時間と現在地に基づいて適切なアクティビティをいくつか提案した。加賀温泉の旅館では、実際のチェックイン時間と夕食の時間に基づいて、午後の計画を何度も調整した。公共浴場に行くかどうか、散策ルートなど、最終的により余裕のある案を提示した。
AIが旅程を直接変更できるようにするため、著者はMCPサーバーを開発した。これにより、AIは構造化されたツール呼び出しを通じて、Wanderlog内の旅程データ（場所の追加、日付の調整、列車予約の変更など）を直接変更できるようになった。これにより、手動でのコピー＆ペーストの手間が省けた。
著者は、AIエージェントは計画そのものを置き換えるのではなく、再計画を十分に安価にし、旅の途中でそれを実行しようと思えるようにしたと総括している。AIは面倒な情報統合作業を処理し、旅行者がより体験に集中できるようにした。
技術的な詳細として、著者は自作のWanderlog MCPサーバーとHappyという名前のAIオーケストレーションツールを使用した。計画プロセス全体は複数のAIセッションに分割され、各セッションが特定のサブタスク（上海トランジット、隠れた名所の発掘、リアルタイムの再計画など）を処理した。このモジュール化されたアプローチにより、AIエージェントは複雑なタスクを効率的に処理し、柔軟性を維持することができた。
さらに、著者はWanderlogアプリ自体の最近の速度改善と、自身が開発したtrip-viewerアプリについても言及している。trip-viewerは旅程を表示・確認するためのFlutterアプリで、MCPサーバーを介してWanderlogのバックエンドと連携し、シームレスな計画体験を実現している。
全体として、この旅行はAIエージェントが現実世界で実用的な価値を持つことを証明した。特に、複数の情報源を統合し、動的に計画を調整する必要があるシナリオにおいて、その有効性が明らかになった。著者は、AIエージェントは人間の判断を置き換えるのではなく、面倒な情報処理作業を自動化することで、旅行者が旅行そのものをより楽しめるようになると結論づけている。