LCPデザインOps 2025 — クリエイティブ制作を検索指標と同時管理する

コアウェブバイタルがランキングシグナルとして定着した今、LCPをデザインレビューの外側で改善しようとすると手戻りが増え、検索順位とブランド体験の両立が難しくなります。そこで、デザインチームの制作フローにLCP指標を直接組み込み、クリエイティブ制作段階から検索指標をモニタリングできる仕組みを構築しましょう。本稿では、LCP改善とデザインOpsを同時に回すためのバックログ構造、ツール連携、アラート運用を解説します。

TL;DR

• デザインのBacklogにLCPデータ列を追加し、各コンポーネントの実測値と目標値を常に可視化する。
• 画像リサイズツール と 画像圧縮ツール を制作段階で利用し、重たいコンポーネントをコードレビュー前に洗い出す。
• LCP監視は バッチ最適化Plus とCIライトハウスパイプラインを組み合わせ、PR毎に差分を自動測定する。
• Core Web Vitals監視SRE 2025 のダッシュボードをデザインOps定例でも共有し、指標のオーナーシップを明文化する。
• LCPが閾値を超えた場合は、UXライティング・ビジュアル・フロントの3名が即時に集まり、24時間以内に修正案を提示する。

1. バックログとメトリクスの設計

1.1 LCP付インテークフォーム

フィードバック収集や新規コンポーネントのリクエストに、LCP想定値と根拠を記入するフィールドを追加します。Linearのカスタムフィールド例を以下に示します。

フィールド	入力例	記入担当	検証方法
LCPターゲット	1.8s (P75)	SEOストラテジスト	Looker / Field Data
想定ボトルネック	Hero画像(1.9MB)	デザイナー	Figmaインスペクタ + 画像圧縮ツール
対応プラン	AVIF化 + 遅延読み込み	フロントエンド	Lighthouse CI
成功条件	LCP -0.5s、CVR +3%	プロダクトマネージャー	Looker A/B Dashboard

• LinearのAPIでlcp_targetをContentlayerに同期し、記事更新時に最新のLCP目標が自動でメタデータに反映されるようにします。
• Figmaでの計測はDesign Tokensにperformance.lcpCostフィールドを追加し、Heroコンポーネントごとに期待サイズを定義します。

1.2 LCPバジェットの算定

• LCPの改善余地を現在値 - 目標値で算出し、優先度スコアを(トラフィック規模 × 影響度) / 実装コストで計算します。
• スコアは週次で更新し、5以上の案件をスプリントに組み込むルールを設定。
• Progressive Release Image Workflow 2025 の手順を活用し、徐々にロールアウトして実データを確保します。

2. 制作段階でのパフォーマンス管理

2.1 デザインレビューチェック

• FigmaのInspectパネルで画像サイズを確認し、500KBを超えるアセットに赤色ラベルを付与。
• 画像リサイズツール でアートボード幅 = 実装幅に合わせた書き出しを行い、オーバースペックを防ぎます。
• LQIPは プレースホルダー生成ツール を利用し、シェーマティックな骨格を先に描画できるようにします。

2.2 CIとの接続

• PR作成時にGitHub ActionsでLighthouse CIを実行し、lcp_deltaをコメントに表示。
• LCPが劣化した場合はperf-regressionラベルを自動付与し、レビュー必須状態にしてからマージ許可。
• バッチ最適化Plus をCIに組み込み、画像フォルダをスキャンしてサイズ超過ファイルを検知します。

3. モニタリングとアラート

3.1 ダッシュボード統合

タブ	目的	主要指標	更新頻度
Field Data	実利用環境のLCP/INPを確認	LCP P75、INP P75	日次
Lab Data	コンポーネント単位の劣化を検証	Lighthouse LCP、CLS	PR毎
SEO Impact	順位・CTRの影響を測定	平均掲載順位、クリック率	週次
Design Ops	制作タスクの進捗と合致	開発完了率、レビュー遅延	週次

• ダッシュボードはLooker Studioで構築し、design_opsとseo_opsの両方で閲覧可能にします。
• アラートはLCPが2.5sを超えた場合にSlack #perf-war-roomへ送信し、Linearチケットを自動生成。

3.2 サイトマップとフィードの更新

• 新しいHeroコンポーネントがロールアウトされたら、/public/feed.xmlに含まれる画像URLが最新になっているかをチェック。
• 画像が差し替わった場合はバージョンハッシュを更新し、CDNキャッシュの再配布を確実にします。

4. インシデント対応と学習サイクル

4.1 エスカレーションフロー

1. LCPが閾値超過 → PagerDutyにアラート発報。
2. 30分以内にデザインOpsリード、SEOリード、フロントエンドリードがZoomで集まり、原因を特定。
3. 仮修正を24時間以内にデプロイし、LCP改善を確認。
4. 48時間以内に AI画像インシデントポストモーテム 2025 テンプレートで振り返りを記録。

4.2 継続的改善

• 各改善が成功したらテンプレート化し、Design Ops Patternsライブラリに追加。
• 学習ポイントは月次レビューで共有し、次のスプリント目標に反映します。
• 成功事例は社内ニュースレターで発信し、他チームへの横展開を促進。

まとめ

LCPは単なるパフォーマンス指標ではなく、デザイン制作の段階からコントロールできるチームプロセスです。インテーク時のメトリクス記録、制作段階での自動検証、運用中のダッシュボード監視を整備すれば、検索順位とブランド体験を同時に底上げできます。まずはバックログにLCP列を追加し、次のスプリントで1つのHeroコンポーネントから改善ループを回してみましょう。