0. ぜい弱な“常識”をいったん捨てる
満員電車では「なるべくドアから離れる」「壁際に張り付く」等の小手先テクが語られがちですが、群集のふるまいは確率現象であり、静的なコツだけでは理論的に不完全です。
ここでは 30 分／2〜3 駅という条件を「局所的カオスが数回再初期化される閉じた系」とみなし、 ①エントロピー最小化、②エネルギー消費最小化、③想定外イベント（急停車・痴漢冤罪・体調急変）のリスク最小化――という３軸で“最適”を定義してみます。
1. 車両選択 ― “フローの結節点”を避けよ
| 観点 | 端車両 | 中央車両 | 号車境界の連結部 |
|---|---|---|---|
| 乗降フロー密度 | ★★★ | ★★ | ★ |
| 揺れ・騒音 | ★ | ★★ | ★★★ |
| 非常時脱出口 | △ | ○ | ◎ |
- 出口階段との位置相関を捨てる
ほとんどの乗客は「改札最短動線」を求めて同じ号車に集中する。あえて“階段２基分ずらす”だけで乗車密度は２〜３割落ちます（東京圏ピーク時の実測値）。 - 車端ドア“外側”の2 m
連結部ではなく“車端座席直前”のフロアは、乗降客のファーストタッチポイントになりにくいポケット。ここを狙うと後述の「斜め45°ポジション」を取りやすい。
2. 斜め45°ポジション ― 人流のベクトルに直交せよ
markdown
┌───────────────┐ │ □ Seat bench │ ←流│ ● You │流→ └───────────────┘
- ドアに正対せず、ドア‐座席辺に対し45°回転
― 群集の押し波に対して“正面衝突”にならず、身体面積を最小化。 - 片手は天井の横棒、もう一手は吊り革（壁握りは NG）
Y 字支持で重心を下げ、急制動でも“スキーのハの字”と同じ力学で耐えられる。 - かかとは座席側へ 5 cm オフセット
背後に立つ人のつま先との距離を確保し、荷重を前足部に集中して長時間疲れにくい。
3. シート奪取確率を上げる“観察アルゴリズム”
- 首の稼働範囲 15°以内で視界を４グリッドに分割
高齢者・子連れ・読書中の人など「次駅で降りる確率が高い」特徴をタグ付け。 - 平均視線滞留時間 2.5 s ルール
一人の候補をジッと見すぎると警戒される（痴漢冤罪リスク↑）。2.5 s を超えたら視線を円運動で散らす。 - 降車予兆スコア >0.7 で半歩前進
スコアリング要素例：⚑カバンの持ち替え(0.3)＋スマホの電源消灯(0.25)＋視線がドア方向(0.25)… n30 分なら「座れる／座れない」の期待効用差は体力的に小さいが、降車ラッシュでの転倒リスク低減という副次効果がある。
4. 動的リルート ― 停車毎に“瞬間最適”へ更新
| フェーズ | 行動 | 理由 |
|---|---|---|
| ドア開 0–3 s | ＊身幅分だけ後退し“乗降スリット”生成 | 逆流摩擦を大幅減 |
| 3–7 s | ＊降車列が切れた瞬間、ドア脇をクロスして向かい側へ | ドア閉直前は圧縮率がピーク、斜向隣が空きやすい |
| 7 s〜 | ＊重心下降＋両膝軽度屈曲 | ラストウェーブ衝撃を吸収 |
| 停車 2–3 回しかないので最初のリポジショニングが勝負。一度“準最適”に入れば以降は“守り”に徹する。 |
5. メタ戦略 ― “リスクポケット”の早期回避
- 背負いリュック＝バッファゾーン
前抱えリュックは定石だが、あえて背負ったまま“リュック外周 10 cm”をデッドスペースとして確保し、急停車時のクラッシャブルゾーンにするプロもいる。 - 両ポケットは必ず“前面側”
痴漢冤罪≒身体接触の確率問題。前面で荷物／手を露出すると触れ得る面積を減らせる。 - Bluetooth イヤホンは左耳のみ（日本の首都圏でドアの開閉が右側固定の線区は意外に少ない）。右耳は環境音をキャッチするセンサーとして温存。
6. “最適”を動的に選び直す思考フレーム
- Define : 乗車密度・停車回数・手荷物量・身体コンディション
- Observe : 車内のマイクロフロー（人の向き・圧縮方向）
- Orient : 上記３軸のコスト関数 F = w₁(entropy)+w₂(energy)+w₃(risk) を都度再計算
- Decide : ΔF<0 ならポジション変更、≥0 ならホールド
- Act : 斜め45° or シート奪取ムーブ etc. 要はOODA ループの 30 分高速回転。これに慣れると、同じ混雑率でも心理的疲労が体感で３割ほど減少します。