First Contentful Paintとは?FCPの意味・測定方法・改善策を解説

First Contentful Paint(FCP)は、ページの読み込みで最初のテキストや画像などのコンテンツが描画された時点を表す指標です。画面に何も表示されない時間を捉えるために使われます。

FCPは、サーバーの応答やHTML、CSS、ブロックするスクリプトの影響を受けます。

  • 最初のテキストや画像などが描画された時点を示し、画面が空白に見える時間の把握に使えます。
  • ブラウザがDOMとCSSを処理して最初のコンテンツを描画する時刻で、サーバー応答やブロック資源の影響を受けます。
  • 初期画面の空白時間を短くしたい場面や、表示までのボトルネックを切り分ける場面で使います。LCPやTTFBと併せて診断します。

First Contentful Paintの定義と役割

First Contentful Paintが最初のテキストや画像の描画と空白時間を示す図
最初に何が表示されたかを捉える指標

この指標は、ページの表示が始まってから最初のテキストや画像が現れるまでを測ります。何も表示されない時間を把握できるので、表示の出だしが遅いかどうかを判断する材料になります。

First Contentful Paintの仕組み|計算と判断の流れ

サーバー応答からHTMLとCSS、ブロッキングCSS/JSを確認してFCPを測る積層図
描画時刻は複数の処理と資源の影響を受ける

1. 目的とデータの単位の定義

対象ページと接続条件を先に決めておかないと、後で結果を比べたときにずれが出ます。そのうえで、ブラウザが最初のコンテンツを描画するまでの時間を測ります。

2. 候補設定を学習・推定

描画が遅いときは、開発会社がまずサーバー応答とHTMLを確認し、続けてCSSやブロックするスクリプトを見ます。最後に、FCPとTTFBをページの種別ごとに比べます。

3. 計測結果の整理

計測結果は、FCPとTTFBを中心に追います。判断材料には、ブロッキングCSS/JSやHTMLサイズも含めます。接続条件と、ページ種別ごとの75パーセンタイルも一緒に残しておくと、後から比べやすくなります。

First Contentful Paintの使い方|実務での適用場面

小さな検証からの開始

初期画面が空白に見える時間を短くし、表示までのボトルネックを切り分けたいときに、FCPを使います。LCPやTTFBと合わせて診断します。まず主要なページで、開発会社がFCP、TTFB、描画を妨げる資源を確認します。

評価期間と利用者条件の統一

比べるときは、ページの種類、接続条件、利用者の環境を明記しておきます。そのうえで、同じ条件のもとで分布を見比べます。

本番運用への移行

本番では、FCPとTTFBの変化を続けて確かめます。ページ種別や接続条件による違いも、あわせて見ておきます。

数値が悪化した場合は、まずHTMLとCSSを調べます。続けて、ブロックするスクリプトとサーバー応答も確認します。修正後も、同じ条件での再計測が欠かせません。

ポイント

初期画面の空白を減らしたい場面でFCPを使い、遅れの原因はLCPやTTFBと合わせて切り分けます。主要ページを先に選び、同じ条件で測ることが目安です。

First Contentful Paintと関連手法の違い

FCPは最初の描画、LCPは主要コンテンツ、TTFBは応答開始を示す比較図
見る対象の違いをそろえて判断する

FCPは最初の描画、LCPは主要コンテンツの表示、TTFBはサーバーの応答開始を見る指標です。FCPだけを改善しても、主要な内容の表示が遅ければ、利用者の体感は改善しません。

そのため、何を改善したいかに合わせて指標を選びます。FCPだけで表示の体験全体を判断しないよう、関連する指標も見ます。

ポイント

改善したいのが最初の描画か、主要な内容の表示かによって見る指標を分けるのが目安です。応答の遅れは、TTFBで別に見ます。

First Contentful Paintの評価方法|単独の数字による判断

主要指標と不確実性

まず押さえたいのは、FCPとTTFBです。ブロッキングCSS/JSとHTMLサイズも、あわせて確認します。接続条件と、ページ種別ごとの75パーセンタイルは、数字を読むときの前提になります。

診断と再現性

平均値だけでなく、ページ種別や接続条件ごとの分布と75パーセンタイルも確認します。そのうえで、比較の条件をそろえて再計測し、特定のページや利用環境だけで遅れが残っていないかを調べます。

ポイント

判断の目安は、単独の数字ではなく、接続条件とページ種別をそろえた分布で見ることです。特定の利用環境に遅れが残っていないかも、判断の材料に含めます。

First Contentful Paintで起きやすい失敗と対策

データと前処理の問題|計測条件の食い違い

測定条件が違うページ同士を比べると、接続環境やページ構成の差を見落としやすくなります。そのため、ページ種別や利用環境ごとに分け、計測条件をそろえてから結果を比べます。

指標と問いの混同

よくある失敗は、プレースホルダーだけを見て改善と判断することです。ほかにも、インラインCSSの肥大化、スクリプトの多さ、低速な端末を測らないことが挙げられます。そこで、どの描画段階が遅いかを確認し、計測結果に基づいて対策を選びます。

運用条件の変化の見落とし

ブラウザ、ページ構成、接続条件の変化は、継続して見ておく対象です。また、計測方法が変わったときも、再計測の条件を決め直します。

ポイント

改善を判断する前に、どの描画段階が遅いかを確かめます。計測条件がそろっていない結果は、そのまま改善の根拠にしないのが目安です。

First Contentful Paintを採用する判断基準

FCPを採用するのは、表示開始までの空白を減らすことが目的の初期性能改善のときです。そのうえで、最終的な主要内容とあわせて、対策の優先順位を決めます。指標だけで体験全体を判断しないために、関連指標や実ユーザーの計測結果も参考にします。

改善結果を共有するときは、対象ページ、接続条件、計測期間、確認した指標を明記します。ただし、FCPが改善していても、LCPなど主要内容の表示が遅ければ、別の対策が必要です。

ポイント

表示開始までの空白を減らすことが目的のときに採用し、主要な内容の表示が遅いなら、別の対策も含めて優先順位を決めます。

First Contentful Paintまとめ|目的・前提・評価の整理

First Contentful Paintは、ページ内で最初のテキストや画像が描画された時刻を表す指標です。何も表示されない時間を短くしたいときに使います。

まずは主要ページと利用環境を決めてFCPを測り、TTFBや描画を妨げる資源を調べます。対策後は、同じ条件での再計測が欠かせません。LCPなどの関連指標と合わせて判断します。

よくある質問(FAQ)

Q. First Contentful Paintとは何ですか?

ページ読み込みで最初のテキストや画像などのコンテンツが描画された時点を表す指標です。何も表示されない時間を把握するために使われます。

Q. First Contentful Paintはどのような場面で使いますか?

最初のコンテンツが表示されるまでの空白時間を測り、初期表示のボトルネックを特定したいときに使います。

Q. First Contentful Paintを使うときの評価指標は何ですか?

主に見るのはFCPとTTFBです。あわせて、ブロック資源やHTMLの状態も確認します。接続条件と75パーセンタイルは、数字を読むときの前提になります。

Q. First Contentful Paintで起きやすい失敗は何ですか?

プレースホルダーだけで改善と判断することに注意します。CSSの肥大化やJSの過多、低速な端末を測らないことも、起きやすい失敗です。

Q. First Contentful Paintと似た手法はどう使い分けますか?

FCPは最初の描画、LCPは主要な内容の表示、TTFBはサーバー応答の開始を示す指標です。何を改善したいかに合わせて選び分けます。

参考資料

本記事の定義と実務上の注意は、次の公式資料を参考にしています。

web.dev公式資料、developer.chrome.com公式資料を参照します。利用時は、該当するバージョンの資料を確認します。

FCPの改善に取り組むときは、対象ページと接続条件をそろえて計測し、描画を遅らせる要因を順に確認します。

会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。

もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>

執筆者プロフィール
張田谷凌央
張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。