さて、『宮崎外食日記』読者の私が、こちらのブログ情報を用いて、未訪問で無知識の宮崎の街を、どうやってリアリティを高めて想像し、楽しんでいくか？
これは本日分の記事です。…ネギみそヒレカツ定食……今日は一段と惹かれる。食べたい。
まずは、先月書かせてもらった記事のおさらいをしながら、道を作っていきましょう。
私は「このブログに魅力あり！！ 『宮崎外食日記』」で、５回にわたる記事を書きました。
読者ゼロだった私にとっては“初のお客さん”でもあり、その後もしばらくずっと、読者は「かずくん」さんおひとりだったため、記念すべき“第1号”であると同時に“唯1号”でもありました。
そんな状態ですので、私のほうでも読者登録させていただき、とにかく隅から隅まで読み漁っていました。
（テーマが「食べること」だったのが最大の要因という説もありますが…）
しかし、読んでいくうちに、内容だけでなくデータ管理面においても実に興味深いブログだったため、昨年1年分の記事からキーになる情報を抜粋してデータベース化しました。
３回目の記事でも紹介しましたが、2019年における『宮崎外食日記』の更新回数は201回で、それをざっとまとめたのが以下の表です。
その時の 記事はこちらです
毎回サクッと読めて楽しいのですが、数が多くなってくると「これはどの辺のお店なんだろう？」と気になってきます。
再訪記事も多いので、気になっていたお店が再登場すると、その思いはより強まる。
ここで欲しくなってくるのが位置情報です。
前回の記事で書いた“2点間の距離”というやつですね。
「地点情報を把握する」といった理数系の把握ではなく、「そこへ旅行して街歩きを楽しみながら来訪する」という人文的な捉え方をしたいので、必要になるのは『北緯や東経の度数』ではなく、『最寄り駅』が一番しっくりきます。
路線と駅名、そして駅間の距離がわかれば、起点にする駅との位置関係で、最初のアプローチ方法がクリアになります。
ということでやってみました（ドドン）
路線関係の情報だけを格納するテーブルです。
路線情報は簡単に手に入りますし、各駅の情報もウィキで詳しく調べることができます。
201件の情報をコピペする作業に比べたら、これぐらいは一瞬ですね。
むしろウィキの膨大な情報の中から、どのデータを得るべきか？ という取捨選択の思考に時間がかかりました。
これも以前の記事に書いていますが、データベースを扱うときの神髄は、実はITの技術よりもこれだと、私は思っています。
余談ですが、私がこれまで接したビジネスパーソンの中で「データベース（以下「DB」）は難しい」という人のほぼ100%が、DBのソフトやシステムのインターフェース操作のことを言っていて、「そこはエンジニアの領域だろ？」というスタンスです。
でも、私が思うDBの難しさは「どんなテーブルを構成するか？」という目論見と決定、そして柔軟な項目修正です。
その認識を持った人には一度も出会ったことがありませんが、これは絶対にユーザー側の仕事で、ITに詳しくなくともできる領分です。だからDBといえど、活用するには文系でも何ら問題はないと思っています。
ということで、戦略的パワーユーザーを志向する私にとって、日々こういう訓練は欠かせないものなのです。
さて、この路線情報に特化したテーブル（マスタ）を作ったことで、これまで各記事内にバラバラに存在していた最寄り駅情報が、マスタを介すことで、一括してコントロール可能になります。
このあたりが、データベースソフトAccessの特長…というか、リレーショナルデータベースの使いやすさなのですが、また長くなったのでこの先は次回にしたいと思います。