要点：実環境のCWVや失敗率を収集。本ページでは、現場での判断軸/実装/検証までをまとめます。
定義
RUM（実ユーザー計測）は品質の自動検知/回帰防止に関わるプラクティスです。
なぜ重要か
変更の多い現場では自動化がなければ品質を維持できません。
実務での活用（判断基準付き）
- ビジュアル差分で見た目崩れを検出。
- メトリクスはRUM/Lab両輪で低下を早期検知。
- しきい値/失敗時フラグで自動停止できるように。
実装例
// 例: Playwright + Percy 的な差分テストの疑似コード
test('OGPは安全域を満たす', async ({ page }) => {
await page.goto('/');
const og = await page.$('.ogp');
expect(await og.screenshot()).toMatchSnapshot('ogp.png', { threshold: 0.02 });
});
検証と失敗例
- 計測軸: 差分スクリーンショットの検出率、メトリクスp75の安定性。
- 失敗例: しきい値緩すぎで見逃し / 環境差で偽陽性多発。
- 判断軸: 失敗時に自動ブロック/ロールバックが機能。誤検出率を**<2%**に。
チェックリスト
- DevTools vs RUMの差を端末別に把握したか
- ビジュアル差分とメトリクスの両輪で回帰を検出したか
- しきい値/アラートを決めて自動化したか
- 失敗時のロールバック/フラグ切替を1クリック化したか