今天是2025 年的最後一天，想記下一個我已經準備很久、也陪我走過這半年密集開發時光的 side project。
其實，參加日本「公共交通開放數據競賽（ODPT Challenge）」這件事，並不是臨時起意。我關注這個競賽、研究資料來源、反覆想題目，已經很長一段時間了。真正開始把想法變成系統、每天動手調資料、寫邏輯、和 AI 一起把東西「跑起來」，大概是這半年。
現在的時間點是 2025 年的最後一天，距離 2026 年 1 月12日的報名截止，只剩下不到兩星期的時間。雖然現在系統還沒做到我心目中「完整」的樣子，但已經是一個能夠被實際使用、也能說清楚價值的版本。
這個專案，我把它取名為 ルタグ（LUTAGU）。
那些 Google Maps 沒告訴你的事
如果你常在東京移動，下面這些情境，大概不是「看不懂」，而是看得懂卻還是很不安。
場景一：行李箱卡在出口那一刻
你拖著 29 吋行李箱，照著 Google Maps 的指示，走向某個標示為「最近」的出口。直到你站在樓梯口，才發現——沒有電梯。
理論上你知道東京一定有無障礙動線，但現實是：你已經站在錯的出口方向上了。
要不要回頭？回頭要走多遠？有沒有另一個出口其實只多兩分鐘，卻可以全程搭電梯？
google地圖知道距離，但不知道你現在拖著什麼。
場景二：電車停駛，但你不知道該不該緊張
你在新宿站，螢幕跳出一行日文：「中央線 運転見合わせ」。你查了翻譯，知道是「暫停行駛」。但接下來的問題才是真正的焦慮來源：
- 是全線停？還是只有一段？
- 你要去的那一站，現在還到得了嗎？
- 等十分鐘比較好，還是乾脆繞路？
資訊都有，但沒有任何地方幫你回答：
👉「以你現在的行程來說，該怎麼做比較合理？」
場景三：轉乘時間「理論上」很充裕
App 顯示轉乘時間 8 分鐘，看起來很安全。但它沒告訴你：某些大型車站，實際是「地面一層換到地下四層」。
你不是走得慢，而是系統算的是「點與點的物理距離」，不是「一個人實際移動的成本」。等你到月台，只能望著早已遠去的列車身影。
場景四：這一站下車，是不是好選擇？
你想買藥妝，搜尋之後發現「好像每一站附近都有」。但差別其實很大：有些站，藥妝店零散分布，走起來很花時間；有些站，出站後一個街區內就是密集戰區。
地圖能列出店名，卻很少告訴你：這一站是不是「為了這件事而下車的好選擇」。
這些狀況的共同點是：不是資訊不足，而是資訊沒有替「你的當下處境」做判斷。
LUTAGU 想處理的，是這四種不安感
我後來把這些感受整理成四層結構，不是為了炫技，而是為了讓系統真的「像一個懂東京的人」。
🏷️ 第一層：這一站，大概是什麼調性？
很多人真正想問的不是「某一家店在哪」，而是：「我想做這件事，哪一站比較對？」
LUTAGU 會分析車站周邊步行範圍內的 POI 密度，幫站點貼上像是「藥妝密集區」、「咖啡聚落」、「商務導向」這樣的標籤。
AI 回答的不再是一個點，而是一個判斷：👉「如果你是要集中採買藥妝，這一站比隔壁站更有效率。」
🏷️ 第二層：現在的狀況，適合怎麼走？
天氣、延誤、人潮，這些即時因素會直接改變最佳路徑。
下雨時，原本沒問題的露天通道會變成負擔；列車延誤 20 分鐘，等不等其實是風險選擇。
LUTAGU 嘗試把這些狀態，轉成行動建議：不是告訴你「發生什麼事」，而是「現在怎麼做比較穩」。
🏷️ 第三層：我需要的設施，在哪裡？
這一層不是在判斷出口好壞，而是解決更實際的問題：
- 最近的置物櫃在哪個方向？
- 無障礙電梯要從哪個出口走？
- 廁所是在剪票口內，還是出站後？
LUTAGU 把這些服務設施的位置結構化，讓你不是站在原地找標示，而是一開始就往對的方向走。
🏷️ 第四層：直接告訴我「該注意什麼」
最後一層，是把所有資料轉成一句句實用提醒：
- 「這個轉乘動線較深，建議多預留時間」
- 「這段可以直接刷 Suica，不用額外買票」
- 「大型行李建議走這個出口，雖然遠一點但順」
這些都是「查得到，但很少有人幫你整理」的知識。
還在趕工，但已經能用了
老實說，LUTAGU 現在還不是完成品。但核心資料流已經跑起來：每天從 ODPT 抓運行資訊， 從 OpenStreetMap 整理 POI， 再透過 AI 生成標籤與判斷。
在 2026 年 1 月中截止前，我會把這個版本整理到一個「能被完整展示、也能實際操作」的狀態提交競賽。能不能得獎不敢說，但這半年我很確定一件事： 就算不是工程背景，只要問題夠清楚， AI 真的能幫你把想法推到「能被使用」。
2026 年 3 月，希望能寫下下一篇
「ルタグ」裡的 LU，同時是「鹿」，也是「路」。
鹿身上的斑點，像是我為車站貼上的各種標籤；而路，是我希望旅人在東京移動時，能走得比較安心的那條路。
如果一切順利，2026 年 3 月，應該可以看到 LUTAGU 上線後，真的在某個時刻，幫到某位在東京猶豫不決的旅人。
那時候，我希望能再寫一篇文章，不是談構想，而是談「它實際發生了什麼」。
新年快樂。
