LCP徹底解説：定義・測定・改善手法と実践チェックリスト

2025年12月19日 最終更新日時 : 2025年12月19日 エバープレイ編集部

はじめに — LCPとは何か

LCP（Largest Contentful Paint）は、ユーザーがページで最も大きなコンテンツ要素を視認できるまでの時間を計測する指標です。Google が定める Core Web Vitals の一つで、実際のユーザー体験（ページの“視覚的な読み込み完了”）を評価します。LCP はページの表示の「主要な要素」がいつ描画されたかを示すため、SEO やユーザー離脱率に直接影響します。

LCP の定義と計測対象

LCP はビューポート内に表示される最大の要素（テキストブロック、画像、video poster）に対するレンダリング時間を記録します。具体的には以下の要素が含まれます。

  • ブロックレベルのテキスト要素（<p>, <h1> など）のレンダリング
  • <img> 要素や <image>（SVG）
  • video 要素の poster フレーム
  • CSS 背景画像は直接は計測対象外（ただし背景画像が LCP に見える場合でも計測されないため、重要な画像は <img> を使うこと）

計測はページの読み込み中に発生する最後の最大コンテンツフルペイントのタイムスタンプが使用されます。なお一度ユーザーが最初の入力（クリックやタップ）を行うと LCP の候補は更新されなくなります。

良好なスコア基準

  • 良好（Good）：2.5 秒以下
  • 改善が必要：2.5〜4.0 秒
  • 不良（Poor）：4.0 秒超

これらの閾値は Google の推奨に基づき、検索ランキングなどの評価に影響します。

ラボデータとフィールドデータの違い

Lighthouse（ラボ）と実際のユーザーデータ（フィールド）は異なります。ラボテストは一定のネットワーク/CPU 環境で再現可能に測定する一方、フィールドデータ（CrUX や RUM）は実際のユーザー端末やネットワーク条件で収集されるため、より実運用に近い値になります。両方を確認して改善効果を評価してください。

計測とデバッグのツール

  • Chrome DevTools の Performance パネル：フレームごとの描画状況と LCP イベントを確認可能
  • Lighthouse：ラボ環境での LCP 値と改善提案
  • PageSpeed Insights：ラボとフィールド両方のレポートを提供
  • Chrome User Experience Report（CrUX）：実ユーザーデータ
  • Web Vitals 拡張機能、および PerformanceObserver と largest-contentful-paint エントリを用いた RUM 実装

LCP を悪化させる主な原因

  • サーバー応答遅延（高い TTFB）
  • レンダーブロッキングな CSS/JavaScript
  • 大きい画像や最適化されていないメディア
  • フォント読み込みによる描画遅延（FOIT / FOUT）
  • 大量のメインスレッド作業や重い JavaScript 初期化
  • SPA のクライアントサイドレンダリング遅延（SSR がない場合）

改善手法（上流から下流まで）

以下は実践的な改善施策を上流（サーバー）からフロントエンドまで整理したチェックリストです。

サーバー・インフラ

  • CDN を導入して静的リソースの配信遅延を低減する
  • サーバー応答時間（TTFB）を改善する：高速なホスティング、キャッシュ（Varnish / Redis）、DB クエリの最適化
  • HTTP/2 や HTTP/3 の活用で並列読み込みとヘッダ圧縮を改善

重要リソースの優先度付け

  • LCP に該当する画像やフォントは優先的に読み込む。rel='preload' を使って早期にフェッチする（例：hero 画像、主要フォント）
  • preconnect / dns-prefetch を使って外部ドメイン接続を高速化
  • <link rel='preload' as='image' href='...'> や for fonts as='font' crossorigin を適切に設定する

画像とメディア最適化

  • 適切なサイズ（width/height 属性も含めて）とレスポンシブな srcset を利用する
  • 次世代フォーマット（WebP, AVIF）を検討する
  • 重要なヒーローイメージは lazy-loading をしない（loading='lazy' は LCP 要素に対しては避ける）
  • 必要ならば画像のプレ代替（低解像度プレースホルダ）を利用して見た目の体感を改善

フォント最適化

  • 主要なテキストに影響するフォントは rel='preload' で優先読み込み
  • font-display: swap を使って FOIT を避ける。重要ならば system font の利用で初期表示を速める
  • サブセット化して不要な字形を削除

CSS と JavaScript の最適化

  • クリティカル CSS をインライン化し、残りを遅延読み込み
  • レンダーブロッキングスクリプトは defer または async にする。初期描画に不要なスクリプトは遅延
  • 不要なライブラリや重いポリフィルを排除する
  • メインスレッドを短時間に保つ（Web Worker の活用、コード分割、軽量な初期化）

アーキテクチャ的対策（SPA / SSR）

  • 可能な限りサーバーサイドレンダリング（SSR）やプリレンダリングを行い、初回描画を高速化
  • クライアントサイドのハイドレーションは軽量化し、最小限の JS で最初のペイントを行う
  • 重要コンテンツは DOM 上位に置き、レンダリングブロックが入らないようにする

計測と RUM の実装

実ユーザーの LCP を収集するには PerformanceObserver を使います。注意点として、LCP エントリはページが非表示になったり初回入力が発生すると更新されなくなります。簡単な収集例：

<script>var observer = new PerformanceObserver(function(list){for(const entry of list.getEntries()){sendToAnalytics('LCP', entry.startTime);}});observer.observe({type:'largest-contentful-paint', buffered:true});window.addEventListener('pagehide', function(){observer.disconnect();});</script>

LCP 改善の実用チェックリスト

  • ヒーロー画像や主要テキストが 2.5 秒以内に描画されるか確認する
  • Lighthouse と CrUX を比較してラボ・フィールド差を分析する
  • LCP 要素に loading='lazy' が付いていないか確認する
  • 主要フォントを preload するか system font を検討する
  • サーバーの TTFB を 200ms 未満に近づける最適化を行う
  • メインスレッドで 50ms を超える長いタスクがないか監視する

よくある誤解と注意点

  • 背景画像が見えていても CSS 背景は LCP に含まれないため、ヒーロー背景は <img> で実装を検討
  • ラボの改善だけで満足せず、実際のユーザーデータを必ず確認する
  • preload を乱用すると逆にリソース競合で悪化することがあるため、本当に重要なリソースだけを指定する

まとめ

LCP はユーザーがページの主要コンテンツを視認できるまでの時間を示す重要な指標です。サーバー側の応答改善、画像・フォント最適化、CSS/JS の優先度管理、そして SSR やプリレンダリングなどのアーキテクチャ改善を組み合わせることで実効的に改善できます。ラボとフィールド両方で監視し、実ユーザーデータに基づく継続的な最適化を行ってください。

参考文献

カテゴリー
IT
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