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対象となるのは、旅行者が現地到着後に必要とする地下鉄駅の出口、時刻表、始発・終電、運賃、レストラン、観光名所、病院、シンガポールのホーカーセンターの休業日、台北の夜市の営業時間などの情報です。大阪だけでも、このデータベースには11万4,000件を超える記録があり、そのうち医療機関・薬局に関する記録が4万2,000件超、飲食店営業許可に関する記録が3万件超含まれています。台北では、7,200件の駅間運賃を含む6万3,000件を超える記録が収録されています。
DealLabsのデータに生成AIの検索・回答サービスからアクセスがあった回数は、9月下旬には7日間平均で1日約600回でしたが、10月中旬には1日1万1,000回を超え、1か月足らずで約20倍に増加しました。
旅行情報は急速に変化します。同日、公開イベント情報と主催者自身の告知では、ソウルのポップアップストア25店舗のうち3店舗で終了日が食い違い、その差は最大10日に及びました。営業時間、休業日、終電時刻、運賃は、旅行AIによる回答で特に誤りが生じやすい情報です。DealLabsは、公式情報源を利用してこれらの情報を継続的に更新しています。
7都市すべてでAI対応のガイドファイル（llms.txt）とデータAPIを提供しており、ソウルでは標準API仕様（OpenAPI）も提供しています。7都市は1つの共通エンジンで運用されているため、新しい都市も、その都市のデータと情報源を組み込むだけで追加できます。
DealLabsはまた、旅行AIが作成した旅程を公式情報源と毎日照合する「Visit Plan Check」の試験運用も行っています。
DealLabsの創業者兼CEOのYoung Choは次のように述べています。「旅行者がAIに質問するとき、重要なのは、その回答がその日のその都市について正確かどうかです。旅行AIが信頼できる現地データの標準を確立します。」
DealLabsは、対象都市を2026年末までに10都市へ、2028年までにはニューヨークとパリを含む30都市へ拡大する計画です。
詳細については、以下のウェブサイトをご覧ください。
https://deallabs.net
（日本語リリース：クライアント提供）
PR Newswire Asia Ltd.
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