ヘラブナの釣り堀では足下にも人影を怖がらないヘラブナが寄ってきます。人に慣れてしまっているためポトンと落とした餌もパクッと食べてしまいますが、このヘラブナの食い方を見てこの餌で釣れるはずと思うのは早計で、仕掛けを投入した辺りにいる警戒心の強いヘラブナは、そうは簡単に食ってくれません。

　不思議なことにヘラブナは水中に広がり漂う餌に対して、何の警戒心もなくパクパクと食っていますので、段差の釣りのような誤食を誘発させて釣る方法は、まさにヘラブナの習性を利用した釣り方になっています。そのため下針の餌は極力小さく付けた方が良く、別にサナギに漬ける必要もなく、極小の針に極小の餌を取り付けるだけで良い事になります。

　では私のしている底釣りではどうでしょう。残念ながら誤食をされる事は困難ですから、針に着いている餌を積極的に食べさせる必要があります。特に両うどんの場合は餌がばらけたり小さくなることはないので、その形状のまま如何に食わせるかを考える事になります。

　先ずは団子餌についてですが、団子餌もどうしてだかヘラブナは塊の餌を食ってくれません。バラケて広がる餌を食べているだけで塊は無視してしまいます。しかし何かの拍子に塊を食ってくることがあるのですが、その時の餌が硬ければ一瞬にして吐き出してしまいますのでいわゆるカラツンになります。
　そういう意味ではうどん餌はカラツンがあって当たり前のはずですが、不思議と釣れてきますが、これはいったいどうした事なんてしょうね。

　団子餌でこの吐き出す行為を減らす必要があるのですが、吐き出すと言うことは少なくとも1度は口に入れているはずです。つまりまず最初に口に入れる行為をさせなければなりません。それが成功することで継ぎにそのまま吐き出させない餌作りとなるはずです。

　ではどうすれば積極的に塊の餌を食ってくれるでしょう。

　実はそれには餌そのものも重要ですが、その前に浮きの役割の方が大きいと感じています。

　まず団子餌を口にするかどうかは塊状態が崩れているかどうかです。しっかりと固まって針に取りついている餌には見向きもしません。どちらかというとボソッ気の強い餌ほど食ってくれます。ただボソッ気が強い餌は固まり辛いのでついついチカラを入れて丸めてしまいます。結果として最初は硬い餌になりますのでカラツンになってしまいます。しかしそれが時間の経過と共に水を吸いバラケ易い状態になると、吸い込んだ餌は簡単に吐き出すことはなくなります。つまり投入当初の当たりは敢えて見逃すことでカラツン率が減ると考えます。
　それを昔から餌落ちメモリに近いところまで浮きが戻ってからの当たりを取るといわれる所以だろうと思っています。

　また反対に柔らかい団子餌もカラツンを防ぐのですが、私のような技術の乏しいものにとっては至難の業で、的確にポイントにまで運ぶことが出来ずポトンと落としてしまいます。短竿ならまだなんとかなるのですがそれでも油断すると落ちてしまいます。それほど極端に水分量を多くすると、1度目の当たりでもカラツンは極端に減るようになります。
　これはとても柔らかい餌ですからヘラブナが吸い込んだ段階で塊感がなくなるためと考えられます。

　ボソタッチの餌がいい、いやいやヤワタッチの餌の方が良いと意見が2分されるのは、使用尺数の違いや釣り方の違いによる結果だろうと思っています。反対にいうと餌袋に書かれている水分量は、盛期の対応であってその前後の少し難しい釣り方を強いられる時期には、そのままではなく色々と多直しすべきだろうと思うのです。

　しかしこれらのような餌を使うにはオモリ負荷の高い浮きは使えないのです。それはボソあろうがヤワであろうが、底釣りの場合は団子が解けだしても針が抜けないようにしなければならないのです。浮力の強い浮きを使ってしまうとどうしても針を団子から抜いてしまうので、当たりが出るまで待てなくなってしまいます。
　それこそ団子がバラバラと解けて広がっていたとしても、その場に針が留まってくれると針まで誤飲してくれると考えています。そのために極力浮力の少ない浮きを使うことでその状態が成立します。

　実は浮力の高い浮きを使って失敗した経験からの答えで、その日に浮力の少ない浮きに交換すると、当たりが出なかった日にも極普通に当たりが頻発刺せることが出来たのです。

　ただ団子餌やグルテン餌ではこの理屈が成り立つのですが、うどん餌は形が変わりませんのでどうして食ってくれるのか未だにそのメカニズムが解っていません。しかしうどん餌の場合に使用する浮きは、その昔はとても繊細な浮きを使って居たのですが、今では反対に鈍感といっていいようなオモリ負荷の多い浮きを使うことで、カラツンが減ったりジャミ当たりを消すことが出来ています。

　まだまだヘラブナ釣りでは理屈に合わないことが多々ありますが、先人の知恵に耳を傾けるのも良い方法で、科学的根拠がなかったとしても経験値に裏打ちされた答えなんでしょうね。