教學|ChatGPT 5.2打造「J人級」旅遊行程!交通、預算全包,一鍵產出Excel、PPT
教學|ChatGPT 5.2打造「J人級」旅遊行程!交通、預算全包,一鍵產出Excel、PPT

出去旅遊很快樂,但行前準備往往是最讓人頭痛的,從對齊預算到排定動線,既耗時又燒腦。這種時候,我們就可以利用 AI 工具的協助,讓繁瑣的計畫變得條理分明。

OpenAI在今年12月推出了ChatGPT 5.2,其中「Thinking」系列的模型表現尤為突出。GPT-5.2 Thinking 適合用來解決在處理時需要 「深思熟慮」、「嚴謹邏輯」或「多步驟拆解」 的難題,而規劃旅遊行程恰好符合以上的條件。

《數位時代》以下整理 利用ChatGPT-5.2 Thinking規劃旅遊行程 的方法,有需要出國旅行的朋友快收藏起來!

讓AI寫出完整規劃的關鍵:提示詞怎麼下?

要讓 AI 給出高品質的答案,你的提示詞必須具備一定的完整度:

  1. 定義專業角色:命令 AI 扮演「具備經驗的旅遊規劃師」與「數據分析專家」,讓其在回答時更嚴謹。
  2. 提供明確的背景:鎖定 2026 年、北海道、櫻花季、黃金週,並列出必去景點(五稜郭、圓山公園、賞櫻船)與必吃美食(拉麵、燒肉、湯咖哩、螃蟹)。
  3. 指定輸出格式:明確要求直接輸出「Excel 檔案 (.xlsx)」,並定義好關鍵工作表(Tab)的數量。

以下為我們請AI協助生成旅遊規畫的提示詞:

角色: 專業旅遊規劃師與數據分析專家

任務:

請為我規劃一份「2026年北海道櫻花季」旅遊行程,並直接輸出為一個 .xlsx 格式的 Excel 檔案。這份檔案必須包含兩個工作表(Tab)。

Tab 1: 行程表

  1. 格式:
  • 時間軸:以 30-60 分鐘為單位。

  • 欄位:時間、地點/活動、詳細內容、交通方式與預估時間、備註。

  1. 邏輯要求:
  • 交通接駁必須流暢,單次移動建議不超過 90 分鐘(除非跨城市)。

  • 考慮櫻花季的人潮,熱門景點(如:五稜郭公園、圓山公園)需留足夠停留時間。

  • 內容需包含:每日早餐/午餐/晚餐建議(包含名店推薦)、交通工具(JR、自駕或巴士)。

  • 不要只寫「搭車」,請查詢 2026 北海道櫻花季期間可能的交通方式(例如:JR 北斗號、函館市電、或特定巴士路線)。 - 必須註明預計的「乘車時間」與「步行距離」。

  1. 視覺標記(行程以顏色類別分類):
  • 交通時間 (淺紅色)、景點行程 (淺橘色)、用餐 (淺黃色)、飯店休息 (淺綠色)。

Tab 2: 預算與財務分析 (含 Excel 公式)

  1. 欄位:類別、項目名稱、日期、幣別 (JPY/TWD)、單價、數量、總額 (TWD)、備註。

  2. 匯率邏輯:

  • 請在表頭設置一個「當前匯率」儲存格,並讓所有 TWD 總額欄位透過 Excel 公式自動計算 (=JPY儲存格 * 匯率儲存格)。
  1. 預算分類:機票、住宿、餐飲、交通、門票、購物金。

旅遊基本資料:

  1. 目的地:北海道 (函館、札幌、小樽、或旭川)。

  2. 旅遊天數:6天5夜

  3. 旅遊人數:2人

  4. 出發日期:2026年4月29日。

  5. 出發地點:桃園機場

  6. 必去景點/活動:函館五稜郭、札幌圓山公園、賞櫻船、泡溫泉

  7. 必吃食物:拉麵、燒肉、壽司、湯咖哩、螃蟹料理

  8. 住宿偏好:交通方便的車站的附近飯店,或是一晚溫泉旅館

  9. 預算上限:每人不超過6萬台幣

#0 GPT5.2生成旅遊規劃
圖/ 數位時代

AI 產出初稿後,可繼續新增指令針對特定需求進行修正,例如我們在對話框內輸入:「我需要一晚高品質的溫泉旅館,請幫我搜尋函館或小樽附近的選項,並更新預算表中的住宿金額」,GPT便會重新整合資訊,並產出更完整的Excel規劃。

#1 GPT5.2生成旅遊規劃
圖/ 數位時代

為方便讀者查看,我們已將GPT生成的結果放置於Google試算表上,點擊下方連結即可查看行程規劃:

GPT生成的Excel旅遊規劃

行程表視覺化:讓 GPT 直接產出 PPT 簡報

當 Excel 規劃完成後,我們可以請GPT協助將Excel上的行程轉為Powerpoint的形式,方便分享給友人或是在旅途中查看。

請根據這份 Excel,產出 8 頁的 .pptx 專業簡報。

每一頁代表一天的行程,左側列出精確時間軸與交通工具,右側放上景點關鍵字,最後一頁需包含預算總結圖表。配色請與 Excel 的顏色分類(紅、橘、黃、綠)保持一致。

#2 GPT5.2生成旅遊規劃
圖/ 數位時代

我們同樣將GPT生成的結果放置於Google簡報上,點擊下方連結即可查看行程規劃:

點我查看GPT生成的簡報

從生成的行程細節來看,AI 不僅精確計算了接駁銜接與步行距離,針對五稜郭、圓山公園等櫻花季熱點也預留了充裕的停留時數。此外,從函館至札幌這類長途移動,GPT詳細標註了建議班次、劃位需求及預計耗時。

在預算控管上,GPT也寫入了公式,讓各類支出能隨數字變動自動更新,免去手動更改與計算。最後,結構化的 PPT 簡報能快速過濾出每日行程節點與總預算,無論是自我檢視或和旅伴協作討論都能更有效率。

總結來說,這套規劃行程的方法能夠將瑣碎的計算與排版自動化,讓規劃者能從繁瑣資訊中解脫,將精力專注於行程決策,讓準備過程變得更直覺且有效率,下次規劃行程的時候試試看吧!

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Gemini、ChatGPT都可用!三個實用秘訣,教你寫出「神級提示詞」

關鍵字: #ChatGPT
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

方睿科技
右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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