ライトかつエレガントな縦走【金時山】

16:47
宮城野に到着。これで下山は完了。怪我なく、ここまで無事でよかった。

あと、明星ヶ岳まで足を伸ばさなくてよかった。もう17時近いので、これ以上遅い時間まで下山を遅らせるのはよくない。

正面に大きな建物が見える。勘太郎の湯だ。

ここが僕の終着地点。風呂にはいるぞー。

と思ったら、あれれ?

中に入れなかった。「定休日のお知らせ」という看板が出ている。

やられた!

お風呂、無しかぁ・・・。

どうしようかな、このあたりの日帰り入浴施設を改めて探すのも面倒だ。狭い温泉街というわけではないので、仮に日帰り入浴施設をみつけたとしても、そこまで徒歩で延々歩くのは面倒だ。

ちょっと残念。

※ちなみにこの「勘太郎の湯」は2019年に廃業しました。

16:47
途方に暮れて勘太郎の湯から宮城野を振り返ったところ。

正面に見える稜線が、これまで歩いてきた道だ。なるほど気持ちよく歩けるわけだ。なだらかだ。そして、稜線沿いは木々が浅くて、視界が良好なのだからなおさらだ。

16:51
しょうがないので、勘太郎の湯すぐ地格にあるバス停に行ってみる。

この不完全燃焼さを晴らすために強羅まで歩いていくことも考えたけど、30分弱かかるっぽい。うーん。時刻表次第だな。

あれっ。

宮城野営業所前バス停、予想していたよりも遥かにダイヤが密で、びっくりした。平日で1時間最大5本、土日だと7本もある。しかも、瞬間最大風速で、ある時間帯だけダイヤが濃いのではなく、結構まんべんなくダイヤが濃い。みんな、乗るんだな。

土日のほうが便数が多いのは、観光地ならではだろう。でも、僕だったら箱根登山鉄道のほうがワクワクするからそっちを選ぶ。なぜバスを選ぶんだろう?

そういえば以前箱根にやってきたとき、バスのりばに行列ができていたな。外国人観光客をはじめ、結構な人が並んでいたのを見て驚いた記憶が呼び覚まされた。たぶん、バスのほうが安いのだろう。

16:53
とかなんとか考えているうちに、バスがきちゃったよ。

もう乗るしかない、このビッグウェーブに。

しかも小田原行きかー。

強羅止まりとか、箱根湯本止まりじゃないんだな。

小田原までビューンと行ってくれりゃあ、そりゃあ便利だ。すっと帰宅できる。でも、その結果旅情というものがだな、水に溶ける砂糖のようにさーっと消えていく気がするのですよ。強羅で止まってくれとはいわないけれど、せめて箱根湯本で強制下車させてくれないものだろうか。

いや、勝手に箱根湯本バス停でブザーを押して、下車すればいいんだ。別に快速バスではないのだから、各駅でバス停には停まっていく(強羅はバス通りから外れているので、通過するけれど)。

しかし・・・しかしッ!箱根湯本で何かやりたいことが想像できていないし、このままバスが小田原に行くとなれば、そのご厚意に甘んじざるを得ない自分の心の弱さがッ・・・!

バスの中は、リクルートスーツっぽい服を来た若い男女がたくさん乗っていた。

どうも話を聞くと、会社の同期らしい。時期的に新入社員研修があったようだ。えー、こんな箱根の奥で?

ちょうど今日は4月15日。半月の研修があって、その後現場配属になるのかもしれない。ご苦労さまです。

合宿研修なのだとすると、地獄のスパルタ合宿的なエピソードトークが聞けるんじゃないかとワクワクしたけれど、特にその手の話題はなし。ちっ、なんだホワイト企業かよ。(いや、とても素晴らしいことです)

17:34
ああー。

結局、スルスルするーっと小田原駅にまで着いちゃった。あっという間だよ、もう。一気に現実に引き戻されちゃった。

だって、箱根の奥地にいたつもりでも、ものの40分で小田原だぞ?新幹線停車駅だぞ?びっくりですよモウ。

本当なら、途中の風祭で下車して、鈴廣のかまぼこでもあれこれ買って帰っても良かったのだけれど、それすら思いつかないまま、あれよあれよと小田原に着いちゃった。

で、さらに何も思いつかないまま、JRに乗って東京に戻るのだった。でも喜べ、その分帰宅時間も早い。今日の写真を整理しながら、山行の無事を祝って祝杯でも上げようじゃないか。

日帰り登山、しかも静岡県!ともなると、随分遠くてハードルが高いことなのだと思っていた。でも、このようにエレガントにバスで登山口にアプローチし、微笑みながら下山口から立ち去ることができ、さほど時間がかからない山もあるということを今回知った。

いいじゃないか。

百名山ピークハントという、気合を入れないと出撃できない山ばかりを狙うのではなく、こういう日帰り登山も今後は充実させていきたいものだ。

(この項おわり)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

コメント

コメントする

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください