Project Console — Thailand Together / Togethër

แพลตฟอร์ม Tourism AI + City Intelligence ระดับชาติ — เริ่มที่พัทยา ขยาย 3 เมืองภายในปีนี้

จุดต่างที่ทำให้ "เกิด": Concierge AI (ผู้ช่วยเดินทางอัจฉริยะ) + ระบบ Commission หลายช่องทาง (รายได้จริงจากวันแรก) บนฐาน multi-tenant ที่ขยายเมืองได้โดยไม่ต้อง build ใหม่

เส้นทางสู่ตลาด · Milestones

🟣 กลาง ก.ค.

AI + Commission

หลังระบบชำระเงินทำงาน

🟢 ส.ค.–ก.ย.

Soft Launch

10 surface + 2 differentiator

⭐ ต.ค.

Pattaya Live

เปิดตลาดจริงนัดแรก

📍 พ.ย.–ธ.ค.

Udon · Chiang Rai

ขยายแบบ replication

ทำไมเราชนะ · 3 จุดต่าง

🤖

Concierge AI (RAG + Claude)

ผู้ช่วยที่ "คุย→แนะนำ→จอง" บนข้อมูลจริง + เสียง · ขับด้วย Tourism AI Bible เป็น corpus — ไม่ใช่แอปค้นหาแบบเดิม

💸

Commission หลายช่องทาง

booking · deals · referral · loyalty · campaign — เก็บรายได้จริงตั้งแต่ flow แรก พิสูจน์โมเดลได้เร็ว

🏙️

City Intelligence + Multi-tenant

B2C/B2B/G2B · ขยายเมืองใหม่ = โหลด data + config ไม่ใช่ build ใหม่ → ต้นทุนขยายต่ำ

Positioning · จุดยืนที่ชนะจริง

เราไม่ใช่ "แอปเที่ยวที่ดีกว่า" — เราคือ City OS: Tourism + Civic Intelligence

แข่งแกน "แอปเที่ยว + AI" = ชน Traveloka / Klook ที่มีทุน 100 เท่า · เราชนะแกนที่เขาไม่เล่น: ความลึกระดับเมือง + เชื่อมรัฐ/MICE/พลเมือง (G2B) + ขยายเมืองแบบ multi-tenant

✅ Parity — ของที่ "ต้องมี"

Concierge AI · Commission หลายช่องทาง · booking · payments / wallet · personalization

ทุก OTA กำลังสร้างสิ่งนี้อยู่แล้ว — จำเป็นเพื่อไล่ให้ทันมาตรฐาน แต่ ไม่ใช่สิ่งที่ทำให้ "เกิด"

🏰 Moat — ที่ incumbent ไม่เล่น (จุดต่างจริง)

🏙️ City Digital Intelligence — ข้อมูลเมืองเชิงลึก
🏛️ Civic / Government / MICE integration (G2B)
🧩 Multi-tenant City OS — เปิดเมืองใหม่ = config ไม่ใช่ build
📍 Hyper-local depth — 4,558 POI + data สดท้องถิ่น

Togethër vs OTA ชั้นนำ (Traveloka / Klook / Agoda)

มิติ	OTA ชั้นนำ	Togethër
Scale · inventory · ทุน	▲▲ แข็งมาก	เริ่มต้น
Regional reach / payments / BNPL	▲▲	โฟกัสไทยก่อน
AI Concierge + Commission	▲ มี	≈ parity
ความลึกระดับเมือง · POI granularity	— ตื้น	✓✓ moat
Civic / Government / MICE (G2B)	— ไม่เล่น	✓✓ moat
Multi-tenant City OS	— ไม่เล่น	✓✓ moat
Local-data freshness (ระดับเมือง)	กลาง	✓✓

กลยุทธ์: ไม่แข่งแกนซ้าย (แพ้ทุน) — ชนะแกนขวา (moat) แล้วค่อยขยาย

ทำไม "จังหวะนี้" ใช่ · Market signals 2026

Agentic AI

มาตรฐานขยับจาก "แนะนำ" → "ลงมือจอง/rebook เอง" — Concierge spec เราออกแบบ tool-use ไว้แล้ว

Affiliate ตาย → Concierge Cut

ตลาดย้ายสู่ค่าบริการ 5–10% บน trip bundle — ยืนยันโมเดล Commission ของเรา

Explainability + Data sovereignty

EU AI Act กลางปี 2026 บังคับ — เราทำ CR-008 fair-ranking + DC ไทยไว้ก่อนแล้ว

หน้าต่างยังเปิด

แม้ Hilton เพิ่งออก AI Planner (beta, มี.ค. 26) — ยักษ์ก็เพิ่งเริ่ม ยังไม่สาย

สินทรัพย์ที่สร้างแล้ว = ความเสี่ยงต่ำ

242

API endpoints (backend พร้อม + dataset โหลดแล้ว)

300

ฟีเจอร์ใน catalog · 73 service · 4,558 POI

เอกสาร KB · 14 canonical standard · 10 CR case

~38%

ความคืบหน้ารวมสู่ launch

งบประมาณโดยสรุป (ประมาณการ) ESTIMATE · ปรับก่อนใช้จริง

ทีมพัฒนา (Jun–Sep, core build)	~2.3M
AI / API (Claude · embeddings · vector)	~0.20M
Infra (Tencent-TH/private · hosting · CDN)	~0.21M
Data / content acquisition	~0.30M
3rd-party (payment · SMS · maps)	~0.15M
Contingency ~15%	~0.47M
รวมประมาณการ (Jun–Dec)	~3.6M THB

* ค่าประมาณตลาด (Thailand) เพื่อจัดกรอบ — ตัวเลขจริงพี่ปรับใน Executive tab

Use of funds

ทีมพัฒนา~64%

Contingency~13%

Data/content~8%

Infra~6%

AI/API~5%

3rd-party~4%

โมเดลการลงทุน · 3 ระดับ ILLUSTRATIVE · เพื่อหารือ ไม่ใช่การันตี

⚠ ตัวเลขเป็น illustrative เพื่อวางแผน/หารือ · ไม่ใช่การการันตีผลตอบแทน · สัดส่วนหุ้น · valuation · projection จริงมีผลทางกฎหมายหลักทรัพย์ — validate กับที่ปรึกษาการเงิน/กฎหมายก่อนเสนอนักลงทุนจริง

TIER 1 · ANCHOR

฿30M

Pattaya Launch

แพลตฟอร์มจะเกิด: MDP เต็ม + Pattaya live — 10 surface + Concierge AI v1 + Commission v1 + booking/payment + merchant/POI จริง · พิสูจน์โมเดล 1 เมือง

🏙️ เมือง: Pattaya (1)
👥 ทีม/runway: ~6–8 คน · ~12–18 ด.
🎯 milestone: Soft launch · Pattaya live · commission เริ่มไหล · merchant cohort แรก
💰 use: ทีม 55% · marketing 15% · AI+infra 12% · data 8% · ops/legal 5% · buffer 5%
🤝 นักลงทุน: Anchor/Founding — เข้าก่อน เสี่ยงสูงสุด → เงื่อนไขดีสุดต่อบาท

TIER 2 · GROWTH

฿60M

3-City Network

เพิ่มจาก Tier 1: ครบ 3 เมือง · Concierge เต็ม (RAG+voice) · Commission ครบช่องทาง · merchant scale · MICE/G2B deal แรก

🏙️ เมือง: Pattaya+Udon+Chiang Rai (3) + network effect
👥 ทีม/runway: ~12–15 คน · ~18–24 ด.
🎯 milestone: 3 cities · GMV/commission target · MICE partnership · government pilot · Series-A-ready
💰 use: ทีม 45% · expansion+marketing 22% · AI/infra 13% · data 8% · ops/BD 7% · buffer 5%
🤝 นักลงทุน: Growth — 1 เมืองพิสูจน์แล้ว เสี่ยงลดลง

TIER 3 · SCALE

฿100M

National + Civic OS

เพิ่มจาก Tier 2: ขยายระดับชาติ · สร้าง moat City-OS/civic-G2B (government data exchange · MICE platform · city intelligence) · own infra (DC ไทย) · brand ชาติ

🏙️ เมือง: หลายเมือง + national + civic/government
👥 ทีม/runway: ~25–30 คน · ~24–36 ด.
🎯 milestone: national rollout · civic/MICE contracts · defensible moat · พร้อม Series A/B / strategic
💰 use: ทีม 40% · expansion+marketing 25% · own infra 12% · data/civic 10% · ops/legal/BD 8% · buffer 5%
🤝 นักลงทุน: Scale — funds the moat → high valuation

ตรรกะผลตอบแทน (return logic) ILLUSTRATIVE

กลไกสร้างมูลค่า: ทุน → milestone (เมือง live + รายได้ commission จริง) → valuation step-up → ผลตอบแทนตอน raise รอบถัดไป / exit / strategic
เครื่องมือ (เลือกได้): equity (ordinary/preferred) · convertible note / SAFE · revenue-share hybrid
หลักการ: ยิ่งเข้าเร็ว (Tier 1 anchor) ราคาต่อหุ้นถูกสุด → upside สูงสุดถ้าโตเป็น 3 เมือง/national · Tier 2–3 เสี่ยงน้อยลงเพราะมี proof แล้ว

% หุ้น / pre-money valuation / IRR เว้นไว้ให้พี่ + ที่ปรึกษากำหนด (มีผลทางกฎหมาย — ผมไม่ใส่ตัวเลขลอยๆ)

Overall + per-track progress (ประเมินโดย conductor เพื่อจัดลำดับ)

Overall~38%

Operational Backend~80%

Content / CMS~40%

Consumer App (wire + 10 surfaces)~12%

Concierge AI (RAG)~5%

Commission (multi-channel)~5%

Infra (env-agnostic + target)~10%

Planning / Knowledge corpus~90%

Timeline · Gantt (มิ.ย.→ธ.ค. 2026)

	ก.ค.	ส.ค.	ต.ค.	พ.ย.	ธ.ค.
A · Converge & Stabilize
B · Wire + HOME real
C · 10 surfaces + slices
＋ AI + Commission (mid-ก.ค.)
D · Hardening → Soft Launch
E · Pattaya Live
F · Udon / Chiang Rai
∞ Infra (env-agnostic → cutover)
⭐ Milestones	🟣	🟢	⭐	📍	📍

🟣 AI+Commission🟢 Soft Launch⭐ Pattaya📍 City rollout

กำลังคน · Manpower plan ESTIMATE · THB/เดือน

Role	โฟกัส	est THB/mo	ช่วงงานหลัก	ตอนนี้
Backend (Laravel + FastAPI)	API · commission · payment	90–120k	Jun–Oct	มี (บางส่วน)
Frontend / App	10 surfaces · wire	70–100k	Jun–Sep	gap
AI / RAG Engineer	Concierge · embeddings · Claude	120–180k	Jul–Oct	gap
Data Engineer	POI/content ETL · datasets	70–100k	Jun–Sep	บางส่วน
UI/UX Designer	surface design · brand	60–90k	Jun–Aug	Founder
QA / PM	gate · regression · tracking	60–90k	Jul–Dec	gap (AI ช่วย)

ปัจจุบัน: solo (Founder) + AI sessions (Claude.ai conductor · CLI A/B · OSX · Gamma). gap หลัก = Frontend, AI/RAG, QA — ต้องเติมเพื่อกด 10-surface + RAG ให้ทันกลาง ก.ค.

งบประมาณรายหมวด ESTIMATE · ปรับได้

หมวด	รายละเอียด	est/เดือน	รวม (Jun–Dec)
ทีมพัฒนา	6 role (ดูตารางบน)	~565k	~2.30M
AI / API	Claude API · embeddings · vector store (ramp)	~50k	~0.20M
Infra	Tencent-TH/private · hosting · CDN · backup	~30k	~0.21M
Data / content	POI enrichment · imagery · licensing	—	~0.30M
3rd-party	payment gateway setup+fee · SMS · maps	—	~0.15M
Contingency	~15%	—	~0.47M
รวมประมาณการ			~3.6M THB

ความเสี่ยง · Risk & mitigation

ความเสี่ยง	การคุม
Fragmentation (หลาย source of truth)	Source-of-Truth Map + Conductor Plan เป็นเข็มทิศเดียว
Scope creep (10 surface ตึง)	เวอร์ชันแรกแต่ละหน้า lean · reuse backend 242 endpoints
RAG lead time	launch slice = RAG เหนือ corpus ที่ curate · maturity หลัง launch
Infra cutover	env-agnostic · launch บน infra ปัจจุบัน → cutover เป็น gated milestone
Solo capacity	เติม 3 role (Frontend/AI/QA) · conductor คุม sequencing

Foundation — สร้างแล้ว (verified 3 มิ.ย.)

Multi-tenant arch · SSO/Keycloak · RBAC 7-step	✅
Admin ~40 modules CRUD · API 242 endpoints · `/api/mobile/*`	✅
Datasets loaded · Pattaya cluster · Media · Webhooks · Reports · PDPA module	✅
CMS page/block engine · SC-1-HOME (44 nodes) · 28 block editors · CTA config	✅
Pilot reference prototype · 850 shortcuts · behav5 harness	✅
KB 87 docs · 14 canonical · 73 services · 10 CR · Feature Catalog 300	✅
Tourism AI Bible (RAG corpus, v3 redo) · AI Services scaffold (Agent/Translate/TTS) · Payment Gateway	🔄

Active tracks & tasks

Phase A · Converge (มิ.ย.)

Conductor Plan v1.0 (source-of-truth)	✅
ล็อก scope (10 surf + 2 slice + 4 add)	✅
Catalog Reconciliation (300▸73▸850▸4558)	📋 CLI
Phase 0 regression gate (diff+behav5 +4 fix)	🔄 CLI
Commission spec consolidation (.md→spec)	🔄 CLI
Concierge AI spec (author)	🔄 Claude
Wire-readiness probe `/api/mobile/*`	📋

Phase B–C · Wire + Surfaces + Slices

Data provider: app ↔ `/api/mobile/*`	📋
HOME real + parity gap	📋
Payment gateway working (dependency)	🔄
10 surfaces real	📋
Booking flow e2e (bookings+wallet)	📋
Concierge AI slice (RAG v1) · mid-ก.ค.	📋
Commission slice (multi-channel v1) · mid-ก.ค.	📋
＋ Persona-adaptive · Rewards loop · Voice · Civic	📋

Gates (ต้องเขียวก่อนข้าม)

Phase 0

diff_pilot_beta + behav5 เขียว · 4 divergence fixed

🔄

Wire-readiness

/api/mobile/* คืน data จริง

📋

RAG v1

grounded + cited + guardrail แกน

📋

Commission v1

เก็บค่าคอมจริง 1 flow (หลัง payment)

📋

Source-of-Truth map

artifact	authoritative เรื่อง
KB canonical DOC-002..015	contracts: nav · action · control · API registry · personalization · AI pipeline · security
platform.* (242 API)	operational truth: data + endpoints
admin.* (CMS)	presentation truth: layout · block · CTA
repo .md → COMMISSION_REVENUE_SPEC	commission/revenue model (consolidate)
Concierge AI spec	ยังไม่มี → Claude author
Conversion Playbook v1.1	execution bridge (provider · CTA · service catalog)
harness (diff_pilot_beta + behav5)	parity / liveness gate
Launch Conductor Plan v1.0	master compass

🚀 Deploy ไป project.togethergateway.com: ไฟล์นี้เป็น HTML self-contained ไฟล์เดียว → วางใน webroot ของ subdomain ได้เลย (เหมือน EV Taxi) · static ทั้งหมด ไม่มี dependency ภายนอก · อัปเดต status/% โดยแก้ค่าใน markup ตรงๆ หรือให้ผม regenerate ทุก checkpoint

✓ Parity Audit — checklist ติดตามความครบ (อัปเดตจาก v0.1 · 3 มิ.ย.)

คลิกแต่ละช่องเพื่อหมุนสถานะ 4 ระดับ · บันทึกอัตโนมัติในเบราว์เซอร์ (localStorage) · ⬜ ยังไม่มี → 🟡 มี/WIP → 🔵 ผูก data → ✅ verified vs pilot

⬜ ยังไม่มี🟡 มี / WIP 🔵 ผูก data✅ verified

Surfaces (10)

HOME

Discover / Map

Content-Detail

Booking-Flow

Cockpit

Media-Player

Embed-Host

Immersive-Scene

Welcome

Onboarding

Blocks (28 · key)

header

greeting

tag-filter

mood-card

ai-plan-hero

hero-carousel

popular-places

events-list

hotel-booking

merchants-nearby

wallet-strip

tourism-map

live-journeys

trip-strip

…(28 total ใน CMS)

CTA archetypes (behav5 · 542 controls)

navigate (217)

in-place (172)

overlay (28)

hash (13)

no-op allowlist (112)

Master data

Place / POI (4,558)

Events

Merchants

Bookings

Deals / Coupons

Wallet / Tx

Operators

Articles / Content

Backbone / wire

/api/mobile/* contract

data provider (app↔API)

payment gateway

RBAC / permissions

telemetry / usage

PDPA enforcement

Differentiators + Known gaps

Concierge AI slice (RAG v1)

Commission slice (multi-channel)

⚠ 9 surfaces stub vs HOME

⚠ shortcut/service-catalog manager (CMS)

⚠ HOME parity blocks (weather/news/…) + 4 behav divergence

* default state ตั้งตามที่ verify มา (มิ.ย.) — คลิกเพื่ออัปเดตระหว่างทำงานจริง

📋 Specs & Tasks — ทุก deliverable จากทุก spec (จะได้ไม่ตกหล่น)

รวม action item จาก Conductor Plan · Conversion Playbook · Concierge AI spec · Commission spec · Deploy/Infra · Additions · Open ❓ — คลิกหมุนสถานะ (บันทึกอัตโนมัติ) เหมือน Parity Audit

⬜ ยังไม่มี🟡 มี/WIP 🔵 ผูก data✅ done/verified

Phase A · Converge (มิ.ย.)

Launch Conductor Plan v1.0 (source-of-truth)

ล็อก MDP scope (10 surf + 2 slice + 4 add)

Catalog Reconciliation Map (300▸73▸850▸4558)

Phase 0 regression gate (diff+behav5 +4 fix)

Commission spec consolidation (.md→spec)

Concierge AI spec (v0.1 draft เสร็จ)

Wire-readiness probe /api/mobile/*

Conversion Playbook (execution)

Data provider (app↔/api/mobile)

Block binding config

CTA archetypes (จัด 542→7 archetype)

Regression gate (diff_pilot_beta+behav5)

Service-catalog seed (850 shortcuts→json)

Concierge AI spec · deliverables

Corpus pipeline (chunk/embed/pgvector)

Tool layer (wrap /api/mobile เป็น tools)

Intent router 5-way (CR-004)

Guardrails (grounding · CR-007 · CR-009 · fair)

Surface integration (HOME/Discover/Detail)

Populate Next5 models (ตอนนี้ 0)

Voice (STT/TTS) — post-launch

Acceptance v1 (คุย→แนะนำจริง→จอง+cite)

Commission spec · deliverables

Locate revenue/commission/affiliate .md (CLI grep)

Enumerate ช่องทางรายได้ทั้งหมด

COMMISSION_REVENUE_SPEC.md (consolidated)

Fair-ranking / sponsored disclosure (↔CR-008)

Earn-on-booking v1 (หลัง payment)

Deploy / Infra

Deploy Console + Roadmap → project.togethergateway.com

Build env-agnostic (12-factor)

Provision target (Tencent-TH / private host)

Cutover (gated · post-Pattaya ok)

Payment gateway working (dependency)

Differentiator additions + Open ❓

＋ Persona-adaptive UX

＋ Wallet + Rewards/Loyalty loop

＋ Voice Concierge

＋ Active-Citizen / City touch (optional)

❓ เลือก Bible curated parts สำหรับ corpus v1

❓ /recommendations behavior → Next5 engine (resolved)

❓ embedding model (ไทย: self-host vs API)

❓ ดึงเนื้อ CR cases เต็มมาเติมเกณฑ์

* ที่มา: launch-conductor-plan · conversion-playbook · concierge-ai-spec · roadmap — อัปเดต state ระหว่างทำงานจริง