2026 年去東京旅行，如果你還在開 50 個部落格分頁交叉比對、在 Excel 上把行程排到懷疑人生，那你可能已經「過勞」了。
這次我去東京看 Lady Gaga 演唱會加上熱海泡湯，做了一個大膽的實驗： 放棄傳統的「爬文做功課」，全程使用 Gemini 擔任我的 24 小時隨行秘書。
原本以為 AI 會有誤差，沒想到實測結果驚人：資訊準確率高達 90%，而且它幫我解決了連 Google Maps 都失效的「東京車站地下迷宮」。 這是我玩得最「鬆」、容錯率最高的一次旅行。我是怎麼做到的？實證一：行前規劃的「邏輯順稿」 這次的行程有三個變數：Lady Gaga 演唱會（東京巨蛋）、想去熱海泡湯、以及從羽田進出。 最難的是交通串接。我沒有自己查地圖，而是直接下指令：「請以交通最順暢為原則，幫我串接品川、熱海與東京巨蛋。」
它給出的方案讓我非常驚艷——鎖定「品川」為樞紐。 它精準判斷出品川是京急線（往機場）與新幹線（往熱海）的交會點，完全省去搬行李轉車的痛苦。看看這份它幫我順出來的行程：
- Day 1 (1/29)： 羽田直達品川放行李 → 豐洲千客萬來吃海鮮（避開市區人潮）。
- Day 2 (1/30)： 上午品川悠閒吃早餐 → 下午高輪神社散步 → 晚上直攻巨蛋看 Gaga。
- Day 3 (1/31)： 品川搭新幹線 40 分鐘直達熱海 → 入住後樂園飯店泡湯。
- Day 4 (2/1)： 熱海起雲閣喝咖啡 → 傍晚回品川（為隔天早班機做準備）。
- Day 5 (2/2)： 品川 15 分鐘到羽田機場。
這份行程的邏輯之嚴密，如果靠我自己做功課，可能要花上兩三天，但 AI 只花了 30 秒。
實證二：地下迷宮的「即時救援」 旅途中最有感的時刻，發生在東京車站地下街。 當時我想找 KITTE 商場，但在複雜的地下迷宮裡，Google Maps 的藍點只會飄移，完全不知道該往哪個出口走。
這時候，我沒有繼續滑地圖，而是直接問 AI： 「我現在在東京車站地下街，靠近八重洲中央口，我要去 KITTE，請告訴我具體怎麼走？要看哪個指標？」
因為 Gemini 背後串接的是 Google Search 與 Google Maps 的原生數據庫，它立刻給出精準的文字導航： 「請往丸之內南口方向走，出改札口後左轉，你會看到 KITTE 的連通道指示。」
那一刻我確認了，懂環境脈絡的 AI，比平面地圖更像一個在地導遊。
AI 不會取代旅行的樂趣，但它能完美消除過程中的「摩擦力」（比如查資料的煩躁、迷路的焦慮）。 如果你也想體驗這種「高效率、低焦慮」的旅行工作流，以下是我這次使用頻率最高、最實用的 3 組關鍵指令 (Prompt)，歡迎直接複製使用：
1. 行前規劃（邏輯順稿用）
「我計畫去 [地點]，必去的景點有 [A, B, C]，住宿在 [D]。請幫我檢查目前的行程動線是否順暢？有無繞路？並建議最合適的交通中繼站。」
2. 旅途當下（填補空檔用）
「我的行程提早結束，目前人位於 [地點]。請推薦走路 10 分鐘內、評價 4 分以上、氣氛 [安靜/熱鬧] 的 [咖啡廳/餐廳/展覽]。」
3. 突發迷路（地下街導航用）
「我現在在 [地點/或是直接拍照上傳]，我要去 [目的地]。我看不到指標，請用文字告訴我該往哪個出口走？或者是該找什麼顏色的路牌？」
