SwiftPlan — AI旅行コンシェルジュ（swiftplan-ai-agent）

AI/ML
SwiftPlan — AI旅行コンシェルジュ（swiftplan-ai-agent）

SwiftPlan — AI旅行コンシェルジュ（swiftplan-ai-agent）

SwiftPlan は Google と Kaggle の「AI Agents Intensive」キャップストーンプロジェクトとして開発された、旅行計画を自動化するマルチエージェント・システムです。ユーザーの好みや予算制約を考慮し、調査・スケジューリング・最適化を自律的に行い、パーソナライズされた旅程を短時間で生成することを目的としています。本リポジトリは Jupyter Notebook ベースで実装例を提供し、エージェント設計、タスク分解、ツール連携、プロンプト設計といったコースで学ぶ主要概念を示しています。（約300字）

https://github.com/Ratheshan03/swiftplan-ai-agent

概要

SwiftPlan は、旅行の計画プロセスにおける手間を省くことを目的とした「AI旅行コンシェルジュ」実装のキャップストーンプロジェクトです。README によれば本プロジェクトは Concierge Agents トラックに属し、マルチエージェント設計を採用して、リサーチ（観光地や移動手段の情報収集）、プランニング（日程の組み立て）、スケジューリング（時間割の最適化）、予算管理といった機能を分担することで、ユーザーの要求に応じたカスタム旅程を短時間で生成します。Jupyter Notebook 形式でワークフローや実験がまとめられており、学習用途やプロトタイプとして扱いやすい構成です。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 11
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 11
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • マルチエージェント構成: 役割を分けたエージェント群（例：リサーチャー、プランナー、スケジューラー）により、計画タスクを並列かつ分割して処理しやすくしている点。
  • パーソナライズと予算配慮: ユーザーの好みや予算制約を入力として扱い、コストに配慮した旅程生成を目標にしている点。
  • 教育・実験用ノートブック: Jupyter Notebook で実装が示されており、学習者がアルゴリズムの流れやプロンプト設計、エージェント間のインタラクションを追いやすいこと。
  • コンシェルジュ志向の UX: 単なる候補提示に留まらず、利用者の条件を満たす「実行可能な旅程」を出力する点に重点を置いている点。

技術的なポイント

SwiftPlan は「エージェント指向」の設計思想に基づいており、複雑なタスクを機能ごとに分割して担当エージェントに割り当てることで、拡張性とデバッグ容易性を確保します。典型的なワークフローは、ユーザー入力（旅行日程、好み、予算、優先事項など）を受け取るところから始まり、プランナーが高レベルのタスク分解を行い、リサーチャーが外部データ（観光情報、交通手段、宿泊価格）を収集、スケジューラーが時間的整合性や移動時間を考慮して日程を固め、最終的にコンシェルジュが結果をユーザー向けに整形する、という流れです。

Jupyter Notebook ベースのため、実験的なプロンプト設計やツールチェーン（API 呼び出し、スクレイピング、ルールベースのフィルタ）をインタラクティブに試せます。コース文脈上、LLM を中心としたプロンプトエンジニアリング、ツール使用（外部知識へのアクセス）、メモリや状態管理（会話文脈の保持）、評価ループ（出力の検証と修正）といった概念が示されていることが期待されます。

実装上の注目点としては次の点が考えられます：エージェント間のインターフェース設計（どの情報を共有し、どのフォーマットで受け渡すか）、堅牢な失敗処理（外部 API の応答不良や情報不足時の代替戦略）、コスト最適化ロジック（予算制約下での代替案生成）、および結果の説明生成（ユーザーが納得できる形で理由や選択肢を提示すること）。また、Jupyter Notebook によるプロトタイプは再現性と説明性に優れる一方、本番運用を視野に入れる場合はステートレスな API 層への移行や永続化（データベース、ベクターストア）、並列処理の設計が必要になります。

教育的観点では、SwiftPlan はマルチエージェントの設計原則、プロンプト設計、ツール統合、評価の循環といった高度なトピックを小さなコードベースで体験できる点が大きな価値です。現状のノートブック実装を土台に、追加の評価セットや自動化された合否判定、ユーザーフィードバックループを組み込むことで、より堅牢で実用的なコンシェルジュシステムへ発展させられます。（約700〜900字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • capston-project-swiftplan.ipynb: file

まとめ

学習用プロトタイプとして有用で、マルチエージェント設計やプロンプト実験の良い教材です。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

✈️ SwiftPlan: AI Travel Concierge

Google x Kaggle AI Agents Intensive Capstone Project

Track: Concierge Agents

Author: Ratheshan Sathiyamoorthy

📖 Project Overview

SwiftPlan is a Multi-Agent System designed to eliminate the stress of travel planning. It automates the research and scheduling process, creating personalized, budget-conscious itineraries in seconds.

🏗️ Architecture & Key Concepts

This project demonstrates three key concepts from the course:

  1. **Multi-Age…