タイトル：【連載47】自分専用ARIYAシミュレーター開発始動！独自ロジックとD1データベース構築

概要

日産公式アプリの予測を超える精度の「航続距離シミュレーター」開発をスタート。実測データに基づく計算ロジックと、Cloudflare D1でのデータベース構築を行いました。

NissanConnectを超える予測を目指して

ついに、このアプリのコア機能となる「ARIYA（アリア）航続距離シミュレーター」の開発に着手しました。 日産の公式アプリ（NissanConnect）でも航続可能距離は出ますが、自分のライフスタイルに完全に最適化された、より精度の高い予測を弾き出すのが目的です。

カタログ値ではなく「自分の実測値」を信じる

一般的なEVのセオリーでは「街乗りの方が電費が良く、高速道路は電費が落ちる」と言われています。しかし、私の実際の走行データは逆でした。

• 街乗り： 渋滞や信号待ちのエアコン稼働により 約5.0 km/kWh
• 長距離（高速）： アリアの空力と一定走行により 約7.0 km/kWh

シミュレーターの「脳みそ（計算ロジック）」には、このリアルな実測値をベースとして組み込みました。ここに「外気温（OpenWeather API）」や「乗車人数・愛犬の同乗」による係数を掛け合わせることで、極めて精度の高い予測距離を割り出します。

Cloudflare D1で「記憶の箱」を追加

計算した予測値と、実際に走った結果を記録してAIを成長させるため、データベースの設定も行いました。 今回もCloudflare Pagesと相性抜群の Cloudflare D1（SQLite） を採用。以前作成した ariya-db というデータベースの中に、新しく drive_records というテーブルを追加する形で schema.sql を更新しました。

# ローカルのD1データベースに新しいテーブルを追加
npx wrangler d1 execute ariya-db --local --file=./schema.sql

無事に「🚣 3 commands executed successfully.」のメッセージを確認！

計算ロジック（頭脳）とデータベース（記憶）の準備は完了です。次回は、スマホからサクッと入力できるUI（コックピット）を作っていきます！

（執筆協力：Gemini / 編集・監修：古老）