表示スピードの高速化で求職者の囲い込み

例：Cloudflare、AWS CloudFront、Fastly

メリット：

– ユーザーの位置に最も近いサーバーから配信

– DDoS攻撃対策も同時に強化

– キャッシュ効果による高速化

例：AWS Lambda、Google Cloud Functions

特徴：

– アクセス数に応じた自動スケーリング

– 従量課金によるコスト最適化

– メンテナンスコストの削減

Node.js（推奨）：

– 非同期処理に優れる – フロントエンドとの共通言語

– リアルタイム処理に向く

Go言語（注目）：

– 超高速な処理速度

– メモリ効率が良い

– 大規模データ処理向け

PHPの最新状況：

– PHP 8.xでは大幅な性能向上

– Laravelフレームワークの最適化進む

– 既存システム維持なら選択肢に

✅ 可能なケース：

– 小規模な専門職特化サイト

– カスタム投稿タイプの活用

– キャッシュプラグインの徹底使用

❌ 避けるべきケース：

– 10,000件以上の求人掲載

– 複雑な絞り込み検索機能

– リアルタイムな情報更新が必要

-- 従来の書き方　

SELECT * FROM jobs WHERE category = 'IT' AND area = '東京';

-- 最適化された書き方

SELECT id, title, company, salary FROM jobs

WHERE category = 'IT'

AND area = '東京'

AND status = 'active'

LIMIT 20 OFFSET 0;

-- インデックスの活用

CREATE INDEX idx_category_area ON jobs(category, area, status);

GraphQLの導入検討：

メリット：

– 必要なデータのみ取得可能

]- 過剰なデータ転送を防止

– フロントエンドの自由度向上 RESTful

APIの最適化：

– ページネーションの適切な実装

– キャッシュ制御ヘッダーの設定

– レスポンスの圧縮（Brotli推奨）

水平分割（シャーディング）：

– 地域別、業種別にデータベース分割

– 検索性能の大幅向上

– バックアップ・復旧の効率化 垂直分割：

– 基本情報と詳細情報の分離

頻繁にアクセスするデータの最適化

– ストレージコストの削減

Redisの活用例：

– 検索結果のキャッシュ（TTL設定重要）

– セッション情報の管理

– 頻繁にアクセスされる求人データ

CDNキャッシュ：

– 静的求人ページの事前生成

– 画像・CSS/JSのキャッシュ

– 地域別キャッシュ戦略

使用ツール推奨：
- Vite：開発体験・ビルド速度に優れる
- Webpack 5：安定性・プラグイン豊富
- esbuild：超高速なバンドル

設定例（vite.config.js）：
export default {
  build: {
    cssCodeSplit: true,
    rollupOptions: {
      output: {
        manualChunks: {
          vendor: ['react', 'react-dom'],
          ui: ['antd', 'lodash']
        }
      }
    }
  }
}

<!-- 従来の方法 -->
<script src="app.js"></script>

<!-- 最新の方法 -->
<!-- 遅延読み込み -->
<script type="module" src="app.js"></script>
<script type="module" src="search.js" defer></script>

<!-- 条件付き読み込み -->
<link rel="preload" href="critical.css" as="style">
<link rel="preload" href="main-image.jpg" as="image">

<!-- 動的インポート -->
<script>
if (ユーザーが検索実行) {
  import('./search-module.js');
}
</script>

ツール例：

– Critters（Vite/Webpackプラグイン）

– Penthouse – critical

自動化のメリット：

– ファーストビュー表示の高速化

– メンテナンス性の向上

– 開発プロセスへの統合容易

従来：UglifyJS、cssnano

最新：Terser、LightningCSS

圧縮形式の進化：

– gzip → Brotli（最大20%改善）

– 画像：WebP、AVIF

– フォント：WOFF2

1. 開発時：適切なサイズ・形式で作成

2. ビルド時：自動圧縮・変換 – 画像圧縮プラグイン活用 – WebP/AVIF自動生成

3. 配信時：適応的画像配信 – srcset属性の活用 – CDNでの自動最適化

<!-- 従来の方法 --> <img src="company-logo.jpg" alt="会社ロゴ"> <!-- 最新の最適化方法 --> <img src="company-logo.webp" srcset="company-logo-400.webp 400w, company-logo-800.webp 800w, company-logo-1200.webp 1200w" sizes="(max-width: 600px) 400px, (max-width: 1200px) 800px, 1200px" alt="会社ロゴ" loading="lazy" width="800" height="400" >

// ネットワーク状態に応じた対応
if (navigator.connection) {
  const connection = navigator.connection;
  
  if (connection.saveData === true) {
    // データ節約モード対応
    loadLightweightVersion();
  }
  
  if (connection.effectiveType === 'slow-2g' || 
      connection.effectiveType === '2g') {
    // 低速回線対応
    disableHeavyFeatures();
    showLowBandwidthWarning();
  }
}

基本原則：

1. 基本的なHTML/CSSで機能を実現

2. JavaScriptで機能強化

3. 高速なネットワーク時のみリッチ機能提供

実装例：

– 検索機能：まずはサーバーサイド検索

– 絞り込み：JavaScriptでリアルタイム化

– 画像：低解像度→高解像度の段階的読み込み

監視指標：

– Core Web Vitals（LCP, INP, CLS）

– サーバー応答時間（TTFB）

– ページごとの読み込み時間

– エラーレート・離脱率

通知設定：

– LCPが3秒を超えた場合

– エラーレートが1%を超えた場合

– サーバー応答時間が急増した場合

事例A：大手求人サイト

– 対策：CDN導入 + 画像最適化

– 結果：LCP 4.2秒 → 1.8秒（57%改善）

– 効果：離脱率32%低下、応募率18%向上

事例B：専門職特化サイト

– 対策：データベース最適化 + キャッシュ戦略

– 結果：検索応答時間3.5秒 → 0.8秒

– 効果：検索使用率45%増、直帰率25%改善