dx pocチェックリスト|失敗を防ぐ確認項目

近年、PoCが本番移行に至らないケースは少なくなく、DX案件でもスコープ拡大や期間超過が発生しがちだ。共通点は「定量指標の未定義」と「計測・再現環境の不足」だ。特にフロントエンドを含むユーザー体験は、Core Web Vitals（LCP/INP/CLS）³やエラー率を予めSLOとして固定し、短期間で反証可能に設計しない限り、議論が印象論に流れやすい。Core Web Vitals の良好閾値は一般に LCP ≤2.5s、INP ≤200ms、CLS ≤0.1 をp75で満たすことと定義されている¹。あわせて、TTFBはCore Web Vitalsには含まれないが重要な診断指標である²。本稿では、成功を左右するチェックリストと計測実装、ベンチマークの読み方、ROIの試算までを最短経路で提示する。

DX PoCが失敗する共通要因と評価軸

PoCの失敗は「仮説」「計測」「判定」「移行」のどこかが欠けることで起きる。まずは評価軸を先に固定する。

前提条件（環境）

• Node.js 18以降、Chrome/Chromium（Lighthouse実行用）、Playwright、k6、GitHub Actionsまたは任意CI
• フロントエンド: React/Next.js もしくは同等SPA、計測用に Fetch が利用可能
• 1〜2週間で実装・計測できるスコープに限定

技術仕様（評価指標と閾値）

項目	指標	目標/閾値	計測手段	判定期間
パフォーマンス	LCP	2.5s以下(p75)¹	web-vitals, Lighthouse	1週間
応答性	INP	200ms以下(p75)¹	web-vitals	1週間
安定性	CLS	0.1以下(p75)¹	web-vitals, Lighthouse	1週間
サーバ	TTFB	800ms以下(p95)（注: CWV外²）	web-vitals(onTTFB)	1週間
信頼性	JSエラー率	0.5%未満	Error Boundary送信	1週間
スケール	p95応答	<400ms@50VUs	k6	1日

判定ガイドライン

• すべての閾値を満たせば「実装継続」、1項目のみ逸脱は「改善タスク追加」、2項目以上逸脱は「仮説再検討」
• 定量根拠のない要件は判定材料に含めない（議事録には残すが意思決定の軸から外す）

PoC実装チェックリストと手順

PoCの価値は短期での反証可能性にある。以下の手順を踏む。

1. 仮説を1行で定義（例: 「SSR導入でLCPを30%改善」）
2. 成功条件（SLO）を数値で固定
3. 測定設計（RUMとラボ計測の両輪）³
4. 計測コードと収集APIを最初に実装
5. CIにパフォーマンス・E2E・負荷テストを組み込み
6. データに基づき判定、改善サイクルを2回以内で回す

計測クライアント（RUM: Core Web Vitals収集）

// web-vitals-client.ts
import { onCLS, onLCP, onINP, onTTFB } from 'web-vitals';

const endpoint = '/metrics';
async function sendMetric(name, value, id) {
  try {
    await fetch(endpoint, {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ name, value, id, ts: Date.now(), ua: navigator.userAgent })
    });
  } catch (e) {
    console.error('metrics send failed', e);
  }
}
[onCLS, onLCP, onINP, onTTFB].forEach(fn => fn(({ name, value, id }) => sendMetric(name, value, id)));

収集サーバ（バリデーションとp95集計）

// metrics-server.ts
import express from 'express';
import { z } from 'zod';

const app = express();
app.use(express.json());

const schema = z.object({
  name: z.string(),
  value: z.number().nonnegative(),
  id: z.string(),
  ts: z.number(),
  ua: z.string().optional()
});

const buf = { LCP: [], CLS: [], INP: [], TTFB: [] as number[] };
const p = (arr: number[], q: number) => arr.length ? arr.slice().sort((a,b)=>a-b)[Math.max(0, Math.floor(arr.length*q)-1)] : null;

app.post('/metrics', (req, res) => {
  try {
    const m = schema.parse(req.body);
    if (m.name in buf) (buf as any)[m.name].push(m.value);
    res.status(204).end();
  } catch (e) {
    res.status(400).json({ error: 'invalid metric' });
  }
});

app.get('/metrics/summary', (_req, res) => {
  res.json({
    lcp_p75: p(buf.LCP, 0.75),
    inp_p75: p(buf.INP, 0.75),
    cls_p75: p(buf.CLS, 0.75),
    ttfb_p95: p(buf.TTFB, 0.95)
  });
});

app.listen(3000, () => console.log('metrics server on :3000'));

Lighthouse CI（パフォーマンス予算）

Lighthouse CIのアサーションは公式ドキュメントの記法に準拠して設定する⁴。

// lighthouserc.js
module.exports = {
  ci: {
    collect: { url: ['http://localhost:3000'], numberOfRuns: 5 },
    assert: {
      assertions: {
        'categories:performance': ['error', { minScore: 0.9 }],
        'first-contentful-paint': ['warn', { maxNumericValue: 1500 }],
        'largest-contentful-paint': ['error', { maxNumericValue: 2500 }],
        'total-blocking-time': ['error', { maxNumericValue: 200 }],
        'cumulative-layout-shift': ['error', { maxNumericValue: 0.1 }]
      }
    },
    upload: { target: 'temporary-public-storage' }
  }
};

E2EとTTIの上限制約（Playwright）

// poc.spec.ts
import { test, expect } from '@playwright/test';

test('PoC E2E within 2s TTI', async ({ page }) => {
  await page.tracing.start({ screenshots: true });
  await page.goto('http://localhost:3000');
  const tti = await page.evaluate(async () => {
    const start = performance.now();
    await new Promise<void>(r => (window as any).requestIdleCallback(() => r(), { timeout: 2000 }));
    return performance.now() - start;
  });
  expect(tti).toBeLessThan(2000);
  await page.tracing.stop({ path: 'trace.zip' });
});

負荷テスト（k6: p95<400ms@50VUs）

// load-test.js
import http from 'k6/http';
import { check, sleep } from 'k6';

export const options = {
  vus: 50,
  duration: '1m',
  thresholds: {
    http_req_duration: ['p(95)<400'],
    http_req_failed: ['rate<0.01']
  }
};

export default function () {
  const res = http.get('http://localhost:3000');
  check(res, { 'status 200': r => r.status === 200 });
  sleep(1);
}

計測・ベンチマークの設計と結果の読み方

RUMは実ユーザーの分布、Lighthouse/Playwrightは実験室の回帰検知、k6はスケール限界を示す。Core Web Vitalsは実ユーザー計測のp75で評価されるのが前提であり¹、RUMでの判定に適している。ラボ計測は再現性と回帰検知に有用で、Lighthouse CI等で自動化できる⁴。Cloudflareの解説も、CWVの趣旨と各指標の意味付けを整理している³。

サンプルベンチマーク結果（PoC 1週間）

指標	Before	After	変化
LCP(p75)	3.1s	2.2s	-29%
INP(p75)	240ms	160ms	-33%
CLS(p75)	0.12	0.07	改善
TTFB(p95)	920ms	610ms	-34%
k6 http_req_duration(p95)	650ms	380ms	-41%

読み方の要点は、p75/p95など分位点で合否を決めること¹³、効果の分解（LCP改善は画像最適化かSSRか）を必ずメモ化すること、そして改善幅をROIに翻訳することだ。

ROI試算の例

• 仮定: LCP改善で離脱率が2.0pt改善、CVRが相対3%向上、月間セッション100万、CV 2万、1CV=1万円。
• 期待インクリメント: 2万×1万円×0.03=600万円/月。PoCコストが2人月=300万円なら、回収は0.5ヶ月。改善幅が半減しても1ヶ月以内に回収可能。

導入期間の目安

• 立ち上げ（計測土台）: 3日
• 実装スプリント: 7〜10日
• ベンチマークと判定: 3〜4日 全体で2〜3週間。遅延の主因は合意待ちなので、SLOと閾値の事前合意が最重要だ。

リスク管理、ガバナンス、フェーズ移行判定

フェーズ移行の条件は「SLO達成」「回帰なし」「ロールバック手段の用意」の3点。フロントエンドでは段階リリースと観測性の仕込みが鍵となる。

Feature Flagによる段階解放

// Feature flagged CTA (React)
import React from 'react';

type Flags = { newCta?: boolean };
const flags: Flags = JSON.parse(localStorage.getItem('poc_flags') || '{}');

export function NewCTA() {
  if (!flags.newCta) return null;
  return (
    <button onClick={() => {
      try {
        fetch('/events', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ event: 'cta_click', ts: Date.now() }) });
      } catch (_) {}
    }}>
      Try beta
    </button>
  );
}

Error BoundaryでUXを守る

ReactのError Boundaryは例外発生時のフォールバックUIとログ送信に適しており、公式の推奨パターンに沿うと安全だ⁵。

// ErrorBoundary.tsx
import React from 'react';

export class ErrorBoundary extends React.Component<{ children: React.ReactNode }, { hasError: boolean }> {
  constructor(props: any) { super(props); this.state = { hasError: false }; }
  static getDerivedStateFromError() { return { hasError: true }; }
  componentDidCatch(err: any, info: any) {
    console.error('PoC error', err, info);
    fetch('/errors', {
      method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ msg: String(err), info, ts: Date.now() })
    }).catch(() => {});
  }
  render() { return this.state.hasError ? <div role="alert">一時的な問題が発生しました。</div> : this.props.children; }
}

移行判定チェックリスト（抜粋）

• SLO: LCP/INP/CLS/TTFBの合格（上表の閾値）
• 安定性: JSエラー率0.5%未満、重大回帰ゼロ
• スケール: k6閾値を満たす、コスト増は月次予算内
• ロールバック: Feature Flagで即時Off、監視はRUM/Logsで5分以内に検知
• ドキュメント: 改善根拠、トレードオフ、次スプリントの課題を含むDecision Log

ビジネス価値の明文化

パフォーマンス改善は直帰率、CVR、検索トラフィックの三点で複利的に効く可能性がある。Google 検索のドキュメントでもCore Web Vitalsが推奨されるUX指標として整理されており²、プロダクトの体験品質を定量で示す共通言語として活用できる。一方、PoC段階で運用負債を増やさないため、コードは実装コストより撤退コスト（削除しやすさ）を最優先に設計する。

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まとめると、DXのPoCを成功させる鍵は「最初にメトリクスを固定し計測を先に作る」ことだ。RUM・E2E・負荷の三点測量をCIに組み込み、p75/p95で合否判定し¹³、ROIに翻訳して意思決定する。導入は2〜3週間で完了でき、SLO達成とロールバック準備が整えば、安全に段階リリースへ移行できる。次のアクションとして、あなたのプロジェクトの仮説を1行で書き出し、本稿のチェックリストとコードをそのまま適用してほしい。最初のスプリントで、測定から始められるだろうか。

参考文献

1. web.dev. Defining Core Web Vitals thresholds. https://web.dev/articles/defining-core-web-vitals-thresholds
2. Google Developers. Core Web Vitals and page experience in Search. https://developers.google.com/search/docs/appearance/core-web-vitals
3. Cloudflare Learning Center. What are Core Web Vitals? https://www.cloudflare.com/learning/performance/what-are-core-web-vitals/
4. Lighthouse CI. Configuration documentation. https://github.com/GoogleChrome/lighthouse-ci/blob/main/docs/configuration.md
5. React Documentation. Error Boundaries. https://legacy.reactjs.org/docs/error-boundaries.html