本研究は、LLM(ChatGPT)の旅行提案力とGoogle Maps APIを統合した対話型旅行プランナー「TABINAVI」を開発し、評価をおこなった。LLMが生成したスポット集合をPlaces APIを利用してスポット情報を取得し、Routes APIで巡回順最適化と総移動距離・総移動時間を算出する。定量評価として、GPT順と最適順を同一条件で比較し、改善量を数値として提示することで一定の有効性を提示することができた。また、ユーザーからフィードバックを得た訂正表などからも、システムの機能他、まだまだスポット抽出精度の向上が課題として認められ、今後の改善点として発見があった。