1 URL を 60 秒で深く分析
ラボ監査で具体的なファイル名 / bytes / lazy-load 検出を取得し、RUM と組み合わせて AI が「img.hero-banner を WebP 化で 800 KB 削減」のような具体的助言を生成。
過去の詳細監査
直近の分析履歴 (新しい順)
公開デモでは履歴を表示しません
改善提案
Web Vitals の値を「何がそれを遅くしているか」の内訳まで分解して、効きそうな改善ポイントを推奨。一般論ではなく実訪問者のデータが根拠 (ラボ推測ではない)。
サンプル数が 30 PV 未満のため構造化提案は統計的に不十分。上部の詳細監査 + AI 分析 (¥10/回) は RUM データ量に依存せず単発で実行可能。
誰の何が遅いか
どの要素 (原因) が、どのセグメント (誰) で発生しているか。行クリックでフィルタ chip を追加し、ページ全体をその切り口で絞り込みます。
原因要素ランキング · LCP
サイト全体で LCP が最も悪化している DOM 要素 TOP 5
| 要素 | p75 | PV |
|---|---|---|
img.hero-imghttps://picsum.photos/seed/kpv-hero/600/400 | 2964 ms | 2 |
img.herohttps://example.com/hero.jpg | 2500 ms | 1 |
img.test | 2000 ms | 1 |
#main>section.about-section>p | 152 ms | 9 |
#main>section.hero>img.hero-imghttps://picsum.photos/seed/kpv-hero/600/400 | 140 ms | 22 |
セグメント分析 · デバイス × LCP
行クリックで device フィルタを適用 / 解除
| セグメント | LCP p75 | PV |
|---|---|---|
| デスクトップ | 0.14s | 58 |
セグメント別 LCP p75 (Heatmap)
デバイス × 国 で LCP p75 を集計。クリックでフィルタ追加。
回線品質分析
Network Information API (Chrome / Edge 系のみ取得可) から集計。「同じ 4G 表記でも 2 Mbps と 30 Mbps では体感速度が違う」現実を可視化。
サマリー
| 指標 | Desktop | Mobile | 全体 |
|---|---|---|---|
| 平均 downlink | 15.0 Mbps | — | 15.0 Mbps |
| 平均 RTT | 60 ms | — | 60 ms |
| Data Saver 利用率 | 0.0% | — | 0.0% |
| サンプル (Chrome / 全体) | 3 / 58 (5.2%) | — | 3 / 58 (5.2%) |
回線速度バンド別 LCP / INP / CLS (p75)
| downlink | PV | LCP | INP | CLS |
|---|---|---|---|---|
| 5–25 Mbps (一般 4G) | 3 | 2.50s | 180ms | 0.12 |
downlink / rtt / saveData は Network Information API に依存し Chrome / Edge 系のみ取得可能 (Safari / Firefox は未対応)。Chrome 80+ では fingerprint 対策で 25 kbps / 25 ms 単位に丸められる。「全体」は Chrome 系 PV で重み付けした加重平均。
Google CrUX (Chrome 実ユーザー直近 28 日)
自社 RUM (現在の選択期間・全訪問者) と、Google が同 origin で Chrome 実ユーザー直近 28 日に集計した p75 を並べて表示。
Google CrUX データ未取得
週次 cron (毎週月曜 09:00 JST) で取得します。このドメインの Chrome ユーザー数が CrUX 収載基準に達していない場合、Google 側にデータが無く取得できないことがあります。