この記事をおすすめしたい人
- PageSpeed Insightsで高得点目指している人
- ネットでPageSpeed Insightsの改善方法探したけど何故か改善しない人
- フォントのサブセットを作ったのに何故かうまくいかない人
- つまりオレ
PageSpeed Insightsで90点以上を目指しています。
前回の記事でWebフォントのサブセット化というアイデアを知ったので、もうちょっとサブセット化を掘り下げて高速化できないか試してみようと思います。
このページの目次
今回の方針
実はですね、Webフォントのスタイルシートを覗くと、既にサブセット化されていました。
/* [0] */
@font-face {
font-family: 'Noto Sans JP';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-display: swap;
src: local('Noto Sans Japanese Regular'), local('NotoSansJapanese-Regular'), url(略) format('woff2');
unicode-range: U+25e56, (略);
}
これは「Noto Sans JP」のスタイルシートで、このようなブロックが120個あり、URLの部分が全て異なっています。 つまり、最初から120個のサブセットに分けられていたんです。
「unicode-range」の部分でサブセットに含まれる文字コードを指定しているような格好。 いらない文字を削るのではなく、文字が読み込まれた時に必要なサブセットをロードするようです。
ここから前回のアプローチ同様、第一水準漢字が使われているサブセットのみに絞り込んで更に高速化してやろうという考えです。
めんどくさくない？
めんどくさいですが、スタイルシートを指定するだけで必要なサブセットのみ抽出するプログラムを書いてしまえば、他のフォントにも応用できるのが強みです。
Webフォントのスタイルシートの中身を調査する
「Noto Sans JP」のスタイルシートで定義されている各サブセットのファイルサイズ、格納文字数、そのうち第一水準漢字(とASCII)が含まれる割合を調査しました。
「第一水準漢字」として照らし合わせるリストは、ASCII文字94個、こちらのサイトにあった第一水準漢字3,487個です。 漢字以外の仮名や記号も含まれているので便利でした。
下に調査結果を120個全て書きましたが、量が多いです。 細かい数字に興味がない人はその次の概要を見てください。
調査結果一覧
「No.」は格納順、「サイズ」はサブセットのファイルサイズ、「数」はサブセットに含まれる文字数、「割合」はサブセットに含まれる第一水準漢字の割合です。
| No. | サイズ | 数 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 0 | 62KB | 222 | 0% |
| 1 | 50KB | 222 | 0% |
| 2 | 19KB | 222 | 0% |
| 3 | 35KB | 222 | 2% |
| 4 | 58KB | 222 | 0% |
| 5 | 69KB | 222 | 2% |
| 6 | 72KB | 222 | 6% |
| 7 | 66KB | 222 | 3% |
| 8 | 65KB | 222 | 2% |
| 9 | 62KB | 222 | 3% |
| 10 | 60KB | 222 | 3% |
| 11 | 59KB | 222 | 8% |
| 12 | 57KB | 222 | 6% |
| 13 | 54KB | 222 | 4% |
| 14 | 58KB | 222 | 2% |
| 15 | 62KB | 222 | 3% |
| 16 | 56KB | 222 | 5% |
| 17 | 63KB | 222 | 3% |
| 18 | 59KB | 222 | 7% |
| 19 | 66KB | 222 | 7% |
| 20 | 45KB | 222 | 8% |
| 21 | 56KB | 222 | 5% |
| 22 | 58KB | 222 | 6% |
| 23 | 60KB | 222 | 2% |
| 24 | 63KB | 222 | 6% |
| 25 | 56KB | 222 | 7% |
| 26 | 52KB | 222 | 8% |
| 27 | 49KB | 222 | 5% |
| 28 | 51KB | 222 | 5% |
| 29 | 57KB | 222 | 4% |
| 30 | 58KB | 222 | 5% |
| 31 | 61KB | 222 | 5% |
| 32 | 52KB | 222 | 5% |
| 33 | 45KB | 222 | 4% |
| 34 | 63KB | 222 | 6% |
| 35 | 51KB | 222 | 7% |
| 36 | 46KB | 222 | 8% |
| 37 | 55KB | 222 | 2% |
| 38 | 52KB | 222 | 6% |
| 39 | 54KB | 222 | 2% |
| 40 | 43KB | 222 | 5% |
| 41 | 55KB | 222 | 9% |
| 42 | 46KB | 222 | 7% |
| 43 | 55KB | 222 | 6% |
| 44 | 53KB | 222 | 7% |
| 45 | 50KB | 222 | 3% |
| 46 | 45KB | 222 | 4% |
| 47 | 46KB | 222 | 8% |
| 48 | 51KB | 222 | 4% |
| 49 | 44KB | 222 | 6% |
| 50 | 40KB | 222 | 7% |
| 51 | 44KB | 222 | 0% |
| 52 | 49KB | 222 | 0% |
| 53 | 26KB | 222 | 0% |
| 54 | 18KB | 222 | 0% |
| 55 | 28KB | 222 | 0% |
| 56 | 28KB | 222 | 0% |
| 57 | 9KB | 222 | 11% |
| 58 | 18KB | 223 | 9% |
| 59 | 14KB | 223 | 5% |
| 60 | 18KB | 50 | 58% |
| 61 | 16KB | 50 | 66% |
| 62 | 15KB | 50 | 74% |
| 63 | 15KB | 50 | 72% |
| 64 | 20KB | 50 | 66% |
| 65 | 16KB | 50 | 80% |
| 66 | 16KB | 50 | 76% |
| 67 | 14KB | 50 | 74% |
| 68 | 17KB | 50 | 74% |
| 69 | 15KB | 50 | 84% |
| 70 | 15KB | 50 | 82% |
| 71 | 17KB | 50 | 82% |
| 72 | 16KB | 50 | 76% |
| 73 | 16KB | 50 | 94% |
| 74 | 15KB | 50 | 80% |
| 75 | 15KB | 50 | 86% |
| 76 | 14KB | 50 | 92% |
| 77 | 14KB | 50 | 92% |
| 78 | 17KB | 50 | 74% |
| 79 | 16KB | 50 | 96% |
| 80 | 14KB | 50 | 90% |
| 81 | 14KB | 50 | 92% |
| 82 | 15KB | 50 | 96% |
| 83 | 15KB | 50 | 90% |
| 84 | 15KB | 50 | 90% |
| 85 | 14KB | 50 | 96% |
| 86 | 13KB | 50 | 86% |
| 87 | 15KB | 50 | 92% |
| 88 | 14KB | 50 | 98% |
| 89 | 14KB | 50 | 92% |
| 90 | 16KB | 50 | 88% |
| 91 | 16KB | 50 | 96% |
| 92 | 15KB | 50 | 96% |
| 93 | 13KB | 50 | 100% |
| 94 | 16KB | 50 | 96% |
| 95 | 14KB | 50 | 100% |
| 96 | 16KB | 50 | 94% |
| 97 | 14KB | 50 | 98% |
| 98 | 14KB | 50 | 100% |
| 99 | 16KB | 50 | 100% |
| 100 | 16KB | 50 | 100% |
| 101 | 13KB | 50 | 100% |
| 102 | 14KB | 50 | 100% |
| 103 | 13KB | 50 | 96% |
| 104 | 14KB | 50 | 100% |
| 105 | 13KB | 50 | 100% |
| 106 | 17KB | 50 | 100% |
| 107 | 13KB | 50 | 100% |
| 108 | 15KB | 50 | 100% |
| 109 | 11KB | 50 | 100% |
| 110 | 12KB | 50 | 100% |
| 111 | 13KB | 50 | 100% |
| 112 | 12KB | 50 | 100% |
| 113 | 12KB | 50 | 100% |
| 114 | 11KB | 50 | 100% |
| 115 | 13KB | 50 | 98% |
| 116 | 11KB | 50 | 96% |
| 117 | 9KB | 50 | 96% |
| 118 | 12KB | 131 | 64% |
| 119 | 48KB | 175 | 98% |
調査結果概要
No.0からNo.59までは第一水準漢字率が高くとも10％程度です。
対してNo.60以降は50～100％と、非常に高い。
何故か後半の方が利用しやすい文字です。
素人考えでは順序が逆じゃないのか？と思うんですが、Googleが最適化してこの順序なので、これが効率の良い順番なのでしょう。
問題点① 合計サイズがかなり大きい
「Noto Sans JP」のwoff2形式は単体だと1,600KBなんですが、120個のサブセットに分けると合計3,900KBもあります。
おおよそ2.5倍です。
スタイルシート内で既にサブセット化されていたにもかかわらずPageSpeed Insights(以下PSI)のスコアが激減するのは、これも原因なのかもしれません。
問題点② 0％のサブセットがほとんどない
予定では120個のサブセットを半分くらい(できればもっと少なく)に絞り込めるはずだったんですが、第一水準漢字がひとつも含まれていないサブセットはたったの7つしかありませんでした。
CSSの項目数にして7個、ファイルサイズ的には308KBしか減らせません。
5～20個程度の小数を含むサブセットが50個程度もあるせいです。 おまけにこのNo.0からNo.59はひとつあたり220個程度の文字を含んでいるため、1個あたりのファイルサイズが大きいのもマイナスに働いています。
実験① スタイルシートの前半半分を削除
「Noto Sans JP」のスタイルシート前半部分は、
- 第一水準漢字が少量しか含まれない
- 含まれている文字も高頻度で使う文字ではない
- 個々のファイルサイズが大きい
となっているので、No.59までの60個をバッサリ削除します。
これによって読み込むサブセット数が60個に減り、サブセットの総用量も3,900KBから900KBにまで減ります。
他にも、Nuxt.jsに組み込むので「CSSを外部に読みに行かなくて良い」「無駄な空白・改行の削除による軽量化」の恩恵が得られます。
No.59までのサブセット削除で削られる漢字
第一水準漢字のうち、以下の519文字が削られます。
そんなに頻繁には使わないけど、ないと困りそうな文字がけっこうあります。
麿黍黛鼎鼠鰭鰯鰹鱈鱒鳶鴇鴎鴛鴫鴬鵠鵡鵬魯鮒鮪鯵鰍鰐馨駁駈駕鞠韮頗頚頴顛鐸鑓閏閤陪隻雁鋒鋤鋪鋲鋸錐錘錨錫鍍鍔鍬鍾鎗鎚鏑鐙鄭酉酋酌醇醗釆釦鈎鈷鉦鉾銑轍轡迂迩迭逓逼遁遜趨蹄蹟躯輯謬賂賄賎賦贋赫註詑詔誼諌諒諜諮諺謁謂謄蟻衷袈袷裟裡襖虞虻蚕蚤蛋蛎蛤蛭蛸蛾蝉蝋蝕蝦蝿蓉蓑蓬蔀蔚蕃蕊蕗蕩蕪薗薮薯藁藷苧荊荏莞莫莱菖菟菰萄萱葎葡葦葺蒋蒐蒜臆臥舛舜舵舷艮芙苅苓罫罷翫翰而耽聯聾肇肋肱胤脹綜綬緬繭纂簸簾籾粁粂粍粥糊糎糟糠糾紬絃稗穆穎穐穣窄窺竃竪竺笈笥筏箆箭硯硲碇碍碓碕碩礁祁祢祷禍禎禦禰禽禾租皐盃盈瞥矧矩砦砧砺砿甜甫畏畝畢畦畷疋疏痔痘玖珊珪琳瑚瑳璽甑熔燐燦燭爾牒犀狽猶猷澗澱濠濫瀕瀞瀦焔煉煤涌涜淘渠渥湛溌漉漕漸潅毘氾汀汝沃沌沓沫浬樗樟樵橡橿櫓櫛櫨欝欣欽歎殉桧梢梧梯梼棉椀椋椙椛椴楢楯楳榔槙暢曝朔朕杓杢杷枇柁柘柾栂栢栴桓桔桝桟擾斌斡斤斥按挺捌捲捷捺掠掩掬揖摸撚撞慾憾戊戎托徽忽恕恢恰悉悌惇惟惰愈巌巽帥庇庖庚庸廓廟廠廼廿弗弛弧弼彊彪彬寡寵尉尤尭屍屠屡屯岨岱峨峻嵩嵯妾姥姶娃婁嫡嬬嬰孜孟宋宍宥寓埜埠埴堰堵塀塑塘塙墳墾壕壬壷夙套噸噺嚇圃坑坤咋哨哩唖啄喬嘗嘱劾勅勺匁匙匝匡匪卦卿厘厩厭叛叢吃吋吏僻儒允兇凋凧劃劉劫佼侃侠侭侯俄倖倣倦倭倹偲傭僑丑丙丞乍乎亘亙亥亦亨仇仝伍伶佃
実験結果
比較対象として、rel=stylesheetで普通に読み込んだ場合のPSIの結果↓。
No.59までを削った結果↓。
！？！？
「レンダリングを妨げるリソースの除外」「使用していない CSS を削除してください」の項目は消えましたが全く点数に結びついていません。
う～ん。
どう捕らえればいいんでしょう。
60個にも分けているせいで、レンダリングが止まる回数が多いからでしょうか…。
追試：サーバにサブセットを配置
各サブセットを自分のサーバにアップロードし、Googleに読みに行かないようにしてみました。
少し改善しましたが…。
全然ダメ！！
この「小さいサブセットに細かく分ける」という手法自体がPSIと相性が悪いのかもしれません。
実験② Webフォントをひとつのサブセットに
前回と同じやり方です。
実は前回のやり方では問題点が見つかっていたので、それを解決しつつもうちょっと先へ進めてみたいと思います。
濁点/半濁点がずれていた
実は前回のやり方で作ったサブセットだと、濁点/半濁点が妙な表示になっていました。
文字の真ん中へんに来てるでしょ？
格納する文字をHTML上からそのままコピペしたせいで記号が正しく入力できていなかったり、スペースが混ざってしまっていたのが原因かなと考えています。
今回の実験で文字コードレベルで第一水準漢字を用意できたので、これを使って改めてサブセット化してみます。
ちゃんと右上に濁点/半濁点が表示されました。
って、フォント変わってね？
下は「Noto Sans JP」ではありません。
変換できていない文字があった
サブセットフォントメーカーというツールを使ってサブセット化していたのですが、変換後のフォントファイルを開くとどうも変換できていない文字があります。
分かりやすいよう明朝体の「Noto Serif JP」でやってみました。
アルファベットや一部全角文字は明朝体になっていますが、ゴシック体のままな文字がかなりあります。 ファイルサイズも160KBと異常に小さいので、文字が抜けてそうな印象。
僕が作った文字リストが悪いのかと思い、ネットに転がってるいろんな文字リストで試したんですが改善しませんでした。
ネットで調べる感じ、サブセットフォントメーカーでみんな出来ているようなので何か僕のやり方が間違っているんでしょう。
ですが解決法が分からないのでツール自体を変更し、PythonのfontToolsというのを使うことでうまくいきました。
圧縮率は下がった…
前回の実験では1,600KBのNoto Sans JPが473KB(－70％)に圧縮できていましたが、今回は884KBと50％減にとどまりました。
ですがちゃんと変換できていなかったので、まぁしょうがない…。
PSIでの結果
884KBになったフォントファイルでPSIに突っ込んだ結果↓。
サブセット化前のフォントだとコレ↓なので、
サイズを減らす効果はかなり大きいですね。
ちなみに。
80点の方でも「フォントがどうたら…」という警告は出ていませんでした。
実験③ 前半はスタイルシート、後半を自前のサブセット
利用率の低い前半(0～59番)はGoogleのスタイルシートそのままに、よく使う後半(60～119番)を自前でひとつのサブセットとする方法です。
これは速度最優先のサブセット化ではありません。
ある程度の速度と、
全てのフォントが使えるというのが強みです！！
どうせ使うことになる後半をひとつのファイルで読み込むことで高速化し、あまり使わない文字は60個に小分けにされたサブセットから必要な時に読みにいくことでダウンロードサイズを最小限に抑える、というコンセプトです。
結果↓。
90点は越えませんでしたが、かなり良い結果です。
全ての文字が使えるので比較対象はサブセット化前のスコアで、CSSそのまま読み込み(サブセット120個)が50点、単体ファイル読み込みが80点。
全フォントが使える条件の中では最も良いスコアとなりました。
サブセットの分け方をもっと最適化すればもうちょっと伸ばせそうな気がしないでもないです。
後半のサブセット化の詳細
「Noto Sans JP」のスタイルシートの60～119番の「unicode-range」から文字コードを取得。
この合計が3,206文字で、うち以下のコード(16進)はフォント必要なしと判断し、除外。
- 000D
- 0020
- 00A0
- 2002
- 2003
- 3000
残りの3200文字をfontToolsでサブセット化して688KB。
サブセット化した3,200文字
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U+990C, U+9910, U+9913, U+9928, U+9957, U+9996, U+9999, U+99AC, U+99B3-99B4, U+99C4-99C6, U+99D0, U+99D2, U+99FF, U+9A0E, U+9A12-9A13, U+9A19, U+9A28, U+9A30, U+9A5A, U+9AA8, U+9AB8, U+9AC4, U+9AD4, U+9AD8-9AD9, U+9AEA, U+9AED, U+9B31, U+9B3C, U+9B41-9B42, U+9B45, U+9B54, U+9B5A, U+9B8E, U+9BA8, U+9BAB, U+9BAD-9BAE, U+9BC9, U+9BD6, U+9BDB, U+9BE8, U+9C3B, U+9C57, U+9CE5, U+9CE9, U+9CF3-9CF4, U+9D28, U+9D3B, U+9D5C, U+9D8F, U+9DAF, U+9DB4, U+9DF2, U+9DF9-9DFA, U+9E78, U+9E7F, U+9E93, U+9E97, U+9E9F, U+9EA6, U+9EB9-9EBB, U+9EC4, U+9ECE, U+9ED2, U+9ED9, U+9F13, U+9F3B, U+9F4B, U+9F62, U+9F8D, U+FA11, U+FE43, U+FF01, U+FF03, U+FF05-FF06, U+FF08-FF50, U+FF52-FF5A, U+FF5C, U+FF5E, U+FF61-FF65, U+FF67-FF68, U+FF6A-FF86, U+FF88-FF9F, U+FFE3;
実験④ 全て自前で最適化したサブセットにする
前半部分も自前で最適化し、以下の3つのサブセットを作りました。
- 「Noto Sans JP」のサブセット後半60個
＝Googleがよく使うと判断している文字 - 1に含まれない第一水準漢字とよく使われるその他の漢字
＝それ以外のよく使われる文字 - 残りの第二水準漢字
＝保険で第二水準漢字を入れておく
この方法の特徴は以下の4つだと考えています。
- メジャー漢字のみ使われている場合は内容に応じて段階的にスコアを伸ばせる
- メジャーでない漢字が使われていても、2までなら高スコアを維持できる
- メジャーでない漢字が使われていても、読み込むサブセットは最大2個までに抑えられる
- 3に該当する文字が使われた場合にはけっこうスコアが落ちる
本当は3の部分はGoogleの細かいサブセットに任せた方がいいんだと思いますが、コードがめんどくさいので断念しました。
それでは各段階でのPSIのスコアを調べてみます。
まずは1の範囲に収まる文字だけが使われていた場合。
1のサブセットは688KBなので、かなりのハイスコアになりました。
次に2のサブセットまで読み込まれた場合。
実験③と同じ88点となりました。
ダメじゃん…。
実験③は全てのフォントに対応しているので、限られた文字のプラン2が同点ではメリットがありません。
が、実験③は使われている文字によってはさらに読み込むサブセットが増えてどんどんスコアを落とすのに対し、この方法ではかなり多くのケースでこの段階でスコアダウンを止められるという特徴があります。
ここがこの手法の良いところではないかと考えています。
そして最後にプラン3、全部読み込むやつ。
単一のファイルで全ての文字を読み込んだ場合は80点だったので、それよりちょっとダウンしています。
サブセットが3つある点と、総容量が増えてしまっている(＋800KB)点が影響しているのでしょう。
この方法では3はあくまで保険なので、これはまぁしゃーないのです。
割とよくないですか？
サブセット1の詳細
「Noto Sans JP」のサブセット後半60個の詰め合わせです。
詳細は実験③に書いたのでそっちを見てください。
文字数は3,200文字、サブセットのサイズは688KBとなりました。
サブセット2の詳細
こちらのサイトからACII文字と第一水準漢字をお借りしました。 そこにこちらのサイトから優先すべき第二水準漢字を拝借します。
このリストのうち、サブセット1に含まれていないものを納めました。
言うなれば「その他のよく使われる漢字」です。
文字数は870文字、サブセットのサイズは215KBとなりました。
サブセット2の収録文字
¢£§¬¶÷ΑΒΓΔΕΖΗΘΙΚΛΜΝΞΟΠΡΣΤΥΦΧΨΩαβγδεζηθικλμνξοπρστυφχψωЁАБВГДЕЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЪЫЬЭЮЯабвгдежзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюяё‖‘’‡‰″‾Å∂∃∈∋√∝∠∨∪∫∬∴∵∽≒≠⊃⊆⊇⊥┃┌┏┐┓┘┛┝┠┤┥┨┫┬┯┰┳┴┷┸┻┼┿╂╋♭〓ヮ丑丙丞乍乎乘亘亙亞亥亦亨仇仝伍伶佃佛佼侃侠侭侯俄俐倖倣倦倭倹偲傭傲傳僑僞價僻儉儒允兇兒凉凋凧剩劃劉劍劫劾勁勅勳勺匁匙匝匡匪卦卷卿厘厩厭叛叢吃吋吏咋哨哩唖啄喩喬單嘗嘱嘲噸噺嚇嚴圃圈圓團坑坤埜埠埴堯堰堵塀塑塘塙墳墾壕壘壞壬壯壷壽夙奎套奧奬妾姥姶娃婁嫡嬬嬰孃孜孟宋宍宥寓寡寢實寵將專尉尤尭屍屠屡屯岨岱峨峻峽崚嵩嵯巌巖已巽帥帶庇庖庚庸廓廟廠廳廼廿弗弛弧弼彈彊彌彗彪彬徠徽忽恆恕恢恣恰悉悌惇惟惡惰惺愈愼慄慾憬憾懷戊戎戰戲托拂拔拜按挺捌捲捷捺掠掩掬揖搖摸撚撞擾攝收敍斌斡斤斥旛昊昴晄晏晝晟晨暢曉曝朔朕杓杢杷枇柁柘柾栂栢栴桓桔桝桟桧梛梢梧梯梼棉椀椋椙椛椰椴楢楯楳楷榔槇槙樗樟樣樵橡橿檢檮櫂櫓櫛櫨欝欣欽歎殉毀毘毬氾汀汝沃沌沓沫泗洵洸浬涌涜淘淨渠渥湛溌滉滯漉漕漱漸潅澗澱濕濠濫瀕瀞瀦焔煉煤熔熙燎燐燒燦燭燿爭爲爾牒犀狹狽猶猷獸玖珊珪琳瑚瑳瑶璽甑甜甫畏畝畢畦畷疊疋疏痔痘皐皓盃盈盜盡眸瞥矧矩砦砧砺砿硯硲碇碍碎碓碕碩礁祁祕祢祷祿禍禎禦禪禮禰禽禾租稗稟稻穆穎穐穗穣穰穹窄窺竃竈竪竺笈笙笥筏箆箭簸簾籾粁粂粍粥粹糊糎糟糠糾紬絃綜綬綸緬縣縱繭纂纖罫罷羚翫翰而耽聯聽聾肇肋肱胤脩脹臆臟臥舛舜舵舷艮芙苅苓苧荊荏莊莞莫莱菖菟菫菰萄萠萱葎葡葦葺蒋蒐蒜蓉蓑蓬蔀蔚蕃蕊蕗蕩蕪蕾薗薮薯藁藏藥藷蘂虞虻蚕蚤蛋蛎蛤蛭蛸蛾蝉蝋蝕蝦蝿蟻衞衷袈袷裝裟裡襖覽註詑詔詢誼諄諌諒諜諧諫諮諺謁謂謄謠謬讓賂賄賎賣賦贋赫赳趨蹄蹟躯輯轉轍轡迂迩迪迭逓逞逼遁遜邇鄭酉酋酌醇醉醗釀釆釉釦鈎鈷鉦鉾銑鋒鋤鋪鋲鋸錐錘錨錫錮鍍鍔鍬鍾鎗鎚鎭鏑鐙鐸鑄鑓閏閤陪陷險隻雁雜靜鞠韮頌頗頚頴顛顯飜馨駁駈駕騷驍驗髮魯鮒鮪鯵鰍鰐鰭鰯鰹鱈鱒鳶鴇鴎鴛鴫鴬鵠鵡鵬鷄麒麿黍默黛鼎鼠齊＄ｑ｛｝ｦｩﾇ
サブセット2収録のunicode-range
unicode-range: U+A2-A3, U+A7, U+AC, U+B6, U+F7, U+391-3A1, U+3A3-3A9, U+3B1-3C1, U+3C3-3C9, U+401, U+410-44F, U+451, U+2016, U+2018-2019, U+2021, U+2030, U+2033, U+203E, U+212B, U+2202-2203, U+2208, U+220B, U+221A, U+221D, U+2220, U+2228, U+222A-222C, U+2234-2235, U+223D, U+2252, U+2260, U+2283, U+2286-2287, U+22A5, U+2503, U+250C, U+250F-2510, U+2513, U+2518, U+251B, U+251D, U+2520, U+2524-2525, U+2528, U+252B-252C, U+252F-2530, U+2533-2534, U+2537-2538, U+253B-253C, U+253F, U+2542, U+254B, U+266D, U+3013, U+30EE, U+4E11, U+4E19, U+4E1E, U+4E4D-4E4E, U+4E58, U+4E98-4E99, U+4E9E, U+4EA5-4EA6, U+4EA8, U+4EC7, U+4EDD, U+4F0D, U+4F36, U+4F43, U+4F5B, U+4F7C, U+4F83, U+4FA0, U+4FAD, U+4FAF, U+4FC4, U+4FD0, U+5016, U+5023, U+5026, U+502D, U+5039, U+5072, U+50AD, U+50B2-50B3, U+50D1, U+50DE, U+50F9, U+50FB, U+5109, U+5112, U+5141, U+5147, U+5152, U+51C9, U+51CB, U+51E7, U+5269, U+5283, U+5289, U+528D, U+52AB, U+52BE, U+52C1, U+52C5, U+52F3, U+52FA, U+5301, U+5319, U+531D, U+5321, U+532A, U+5366, U+5377, U+537F, U+5398, U+53A9, U+53AD, U+53DB, U+53E2, U+5403, U+540B, U+540F, U+548B, U+54E8-54E9, U+5516, U+5544, U+55A9, U+55AC, U+55AE, U+5617, U+5631-5632, U+5678, U+567A, U+5687, U+56B4, U+5703, U+5708, U+5713, U+5718, U+5751, U+5764, U+57DC, U+57E0, U+57F4, U+582F-5830, U+5835, U+5840, U+5851, U+5858-5859, U+58B3, U+58BE, U+58D5, U+58D8, U+58DE, U+58EC, U+58EF, U+58F7, U+58FD, U+5919, U+594E, U+5957, U+5967, U+596C, U+59BE, U+59E5, U+59F6, U+5A03, U+5A41, U+5AE1, U+5B2C, U+5B30, U+5B43, U+5B5C, U+5B5F, U+5B8B, U+5B8D, U+5BA5, U+5BD3, U+5BE1-5BE2, U+5BE6, U+5BF5, U+5C07-5C09, U+5C24, U+5C2D, U+5C4D, U+5C60-5C61, U+5C6F, U+5CA8, U+5CB1, U+5CE8, U+5CFB, U+5CFD, U+5D1A, U+5D69, U+5D6F, U+5DCC, U+5DD6, U+5DF2, U+5DFD, U+5E25, U+5E36, U+5E87, U+5E96, U+5E9A, U+5EB8, U+5ED3, U+5EDF-5EE0, U+5EF3, U+5EFC, U+5EFF, U+5F17, U+5F1B, U+5F27, U+5F3C, U+5F48, U+5F4A, U+5F4C, U+5F57, U+5F6A, U+5F6C, U+5FA0, U+5FBD, U+5FFD, U+6046, U+6055, U+6062-6063, U+6070, U+6089, U+608C, U+60C7, U+60DF, U+60E1, U+60F0, U+60FA, U+6108, U+613C, U+6144, U+617E, U+61AC, U+61BE, U+61F7, U+620A, U+620E, U+6230, U+6232, U+6258, U+62C2, U+62D4, U+62DC, U+6309, U+633A, U+634C, U+6372, U+6377, U+637A, U+63A0, U+63A9, U+63AC, U+63D6, U+6416, U+6478, U+649A, U+649E, U+64FE, U+651D, U+6536, U+654D, U+658C, U+65A1, U+65A4-65A5, U+65DB, U+660A, U+6634, U+6644, U+664F, U+665D, U+665F, U+6668, U+66A2, U+66C9, U+66DD, U+6714-6715, U+6753, U+6762, U+6777, U+6787, U+67C1, U+67D8, U+67FE, U+6802, U+6822, U+6834, U+6853-6854, U+685D, U+685F, U+6867, U+689B, U+68A2, U+68A7, U+68AF, U+68BC, U+68C9, U+6900, U+690B, U+6919, U+691B, U+6930, U+6934, U+6962, U+696F, U+6973, U+6977, U+6994, U+69C7, U+69D9, U+6A17, U+6A1F, U+6A23, U+6A35, U+6A61, U+6A7F, U+6AA2, U+6AAE, U+6AC2, U+6AD3, U+6ADB, U+6AE8, U+6B1D, U+6B23, U+6B3D, U+6B4E, U+6B89, U+6BC0, U+6BD8, U+6BEC, U+6C3E, U+6C40, U+6C5D, U+6C83, U+6C8C, U+6C93, U+6CAB, U+6CD7, U+6D35, U+6D38, U+6D6C, U+6D8C, U+6D9C, U+6DD8, U+6DE8, U+6E20, U+6E25, U+6E5B, 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U+7CDF-7CE0, U+7CFE, U+7D2C, U+7D43, U+7D9C, U+7DAC, U+7DB8, U+7DEC, U+7E23, U+7E31, U+7E6D, U+7E82, U+7E96, U+7F6B, U+7F77, U+7F9A, U+7FEB, U+7FF0, U+800C, U+803D, U+806F, U+807D-807E, U+8087, U+808B, U+80B1, U+80E4, U+8129, U+8139, U+81C6, U+81DF, U+81E5, U+821B-821C, U+8235, U+8237, U+826E, U+8299, U+82C5, U+82D3, U+82E7, U+834A, U+834F, U+838A, U+839E, U+83AB, U+83B1, U+83D6, U+83DF, U+83EB, U+83F0, U+8404, U+8420, U+8431, U+844E, U+8461, U+8466, U+847A, U+848B, U+8490, U+849C, U+84C9, U+84D1, U+84EC, U+8500, U+851A, U+8543, U+854A, U+8557, U+8569-856A, U+857E, U+8597, U+85AE-85AF, U+85C1, U+85CF, U+85E5, U+85F7, U+8602, U+865E, U+867B, U+8695, U+86A4, U+86CB, U+86CE, U+86E4, U+86ED, U+86F8, U+86FE, U+8749, U+874B, U+8755, U+8766, U+877F, U+87FB, U+885E, U+8877, U+8888, U+88B7, U+88DD, U+88DF, U+88E1, U+8956, U+89BD, U+8A3B, U+8A51, U+8A54, U+8A62, U+8ABC, U+8AC4, U+8ACC, U+8AD2, U+8ADC, U+8AE7, U+8AEB, U+8AEE, U+8AFA, U+8B01-8B02, U+8B04, U+8B20, U+8B2C, U+8B93, U+8CC2, U+8CC4, 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サブセット3の詳細
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サブセット3の収録文字
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サブセット3収録のunicode-range
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U+8B0C, U+8B10, U+8B14, U+8B16, U+8B1A, U+8B26, U+8B28, U+8B2B, U+8B3E, U+8B41, U+8B49, U+8B4C, U+8B4E-8B4F, U+8B56, U+8B5B, U+8B5F, U+8B6B-8B6C, U+8B6F, U+8B71, U+8B74, U+8B7D, U+8B80, U+8B8A, U+8B8C, U+8B8E, U+8B92, U+8B96, U+8B99-8B9A, U+8C3A, U+8C3F, U+8C41, U+8C48, U+8C4C, U+8C4E, U+8C50, U+8C55, U+8C62, U+8C6B-8C6C, U+8C78, U+8C7A, U+8C7C, U+8C82, U+8C85, U+8C89-8C8A, U+8C8D-8C8E, U+8C94, U+8C98, U+8CAD-8CAE, U+8CB2-8CB3, U+8CB6, U+8CBD, U+8CC1, U+8CC8, U+8CCD, U+8CDA, U+8CE4, U+8CFA-8CFB, U+8CFD, U+8D04, U+8D07, U+8D0A, U+8D0D, U+8D0F-8D10, U+8D13-8D14, U+8D16, U+8D67, U+8D6D, U+8D71, U+8D81, U+8D99, U+8DBA, U+8DBE, U+8DC2, U+8DCB-8DCC, U+8DCF, U+8DD6, U+8DDA-8DDB, U+8DDF, U+8DE3, U+8DEA-8DEB, U+8DFC, U+8DFF, U+8E08-8E09, U+8E10, U+8E1D-8E1F, U+8E30, U+8E34-8E35, U+8E42, U+8E47-8E4A, U+8E4C, U+8E50, U+8E55, U+8E59, U+8E60, U+8E63-8E64, U+8E72, U+8E76, U+8E7C, U+8E81, U+8E84-8E85, U+8E8B, U+8E91, U+8E93-8E94, U+8E99, U+8EA1, U+8EAA, U+8EAC, U+8EB0-8EB1, U+8EBE, U+8EC5-8EC6, U+8EC8, U+8ECB, U+8EDB, U+8EE3, U+8EEB, U+8EFB-8EFC, U+8EFE, U+8F05, U+8F0A, U+8F12-8F13, U+8F15, U+8F19, U+8F1B-8F1C, U+8F1F, U+8F26, U+8F33, U+8F39, U+8F3B, U+8F3E, U+8F42, U+8F45-8F46, U+8F4C, U+8F4E, U+8F57, U+8F5C, U+8F62-8F64, U+8F9C, U+8F9F, U+8FA7-8FA8, U+8FAD-8FAF, U+8FB7, U+8FDA, U+8FE2, U+8FE5, U+8FEF, U+8FF4, U+8FF8-8FFA, U+9005, U+900B, U+900D-900E, U+9011, U+9015-9016, U+9021, U+9027, U+9035-9036, U+9039, U+903E, U+9049, U+904F-9052, U+9056, U+9058, U+905E, U+9068, U+906F, U+9072, U+9076, U+9080-9083, U+908F, U+90A8, U+90AF, U+90B1, U+90B5, U+90DB, U+90E2, U+90E4, U+9102, U+9112, U+9119, U+9130, U+9132, U+914A, U+9156, U+9158, U+9163, U+9165, U+9169, U+9172-9173, U+9182, U+918B, U+91A2, U+91AA-91AB, U+91AF, U+91B4-91B5, U+91BA, U+91C1, U+91CB, U+91D0, U+91D6, U+91DB, U+91DF, U+91E1, U+91F5-91F6, U+91FC, U+91FF, U+9211, U+9214-9215, U+921E, U+9229, U+922C, U+923F, U+9245, U+9248-9249, U+924B, U+9250, U+9257, U+925A, U+925E, U+9264, U+9293, U+9295-9296, U+929B-929C, U+92B7, U+92B9, U+92CF, U+92E9, U+92FA, U+930F, U+9319-931A, U+9322-9323, U+9335, U+933A-933B, U+9344, U+9356, U+935C, U+9360, U+9394, U+93AC, U+93B0, U+93B9, U+93C3, U+93C8, U+93D0, U+93D6-93D8, U+93DD, U+93E4-93E5, U+93E8, U+9403, U+9407, U+9410, U+9413-9414, U+941A, U+9421, U+942B, U+9436, U+943A, U+9441, U+9452, U+945A-945B, U+945E, U+9460, U+9462, U+946A, U+9470, U+9475, U+9477, U+947C-947F, U+9481, U+9582, U+9587, U+958A, U+9594, U+9596, U+9598-9599, U+95A0, U+95A7-95A8, U+95AD, U+95B9, U+95BB-95BC, U+95BE, U+95C3, U+95CA, U+95CC-95CD, U+95D4-95D6, U+95DC, U+95E1-95E2, U+95E5, U+9621, U+9628, U+962E-962F, U+9642, U+964B-964C, U+964F, U+965C-965F, U+9666, U+966C, U+9672, U+968B, U+968D, U+9695, U+9697-9698, U+96A7-96A8, U+96B0-96B2, U+96B4, U+96B6, U+96B8-96B9, U+96C9, U+96CB, U+96CD-96CE, U+96D5-96D6, U+96D9, U+96F9, U+9704, U+9706, U+9708, U+970D-970F, U+9711, U+9713, U+9716, U+9719, U+9724, U+972A, U+9730, U+9738-9739, U+973D-973E, U+9742, U+9744, U+9746, U+9748-9749, U+9760-9761, U+9764, U+9766, U+9768, U+976B, U+9771, U+9779-977A, U+977C, U+9781, U+9785-9786, U+978B, U+978F-9790, U+979C, U+97A3, U+97A6, U+97A8, U+97AB, U+97B3-97B4, U+97C3, U+97C6, U+97C8, U+97CB, U+97DC, U+97ED, U+97F2, U+97F5-97F6, U+980F, U+9821, U+9824, U+9837, U+983D, U+9846, U+984B, U+984F, U+986B, U+9870-9871, U+9873-9874, U+98AA, U+98B1, U+98B6, U+98C3-98C4, U+98C6, U+98E9, U+98EB, U+98ED-98EE, U+9909, U+9912, U+9914, U+9918, U+991D-991E, U+9920-9921, U+9924, U+992C, U+992E, U+993D-993E, U+9942, U+9945, U+9949, U+994B-994C, U+9950-9952, U+9955, U+9997-9998, U+99A5, U+99AD-99AE, U+99BC, U+99D1, U+99D8, U+99DB, U+99DD, U+99DF, U+99E2, U+99ED-99EE, U+99F1-99F2, U+99F8, U+99FB, U+9A01, U+9A05, U+9A0F, U+9A2B, U+9A3E, U+9A40, U+9A42-9A43, U+9A45, U+9A55, U+9A5B, U+9A5F, U+9A62, U+9A64-9A65, U+9A69-9A6B, U+9AAD, U+9AB0, U+9ABC, U+9AC0, U+9ACF, U+9AD1, U+9AD3, U+9ADE-9ADF, U+9AE2-9AE3, U+9AE6, U+9AEB, U+9AEF, U+9AF1, U+9AF4, U+9AF7, U+9AFB, U+9B06, U+9B18, U+9B1A, U+9B1F, U+9B22-9B23, U+9B25, U+9B27-9B2A, U+9B2E-9B2F, U+9B32, U+9B3B, U+9B43-9B44, U+9B4D-9B4F, U+9B51, U+9B58, U+9B74, U+9B83, U+9B91, U+9B93, U+9B96-9B97, U+9B9F-9BA0, U+9BB4, U+9BB9, U+9BC0, U+9BC6, U+9BCA, U+9BCF, U+9BD1-9BD2, U+9BD4, U+9BE1-9BE4, U+9BF0-9BF2, U+9C04, U+9C06, U+9C08-9C0A, U+9C0C, U+9C12-9C15, U+9C1B, U+9C21, U+9C24-9C25, U+9C2E, U+9C30, U+9C32, U+9C3A, U+9C3E, U+9C46-9C47, U+9C5A, U+9C60, U+9C67, U+9C76, U+9C78, U+9CE7, U+9CEB-9CEC, U+9CF0, U+9D03, U+9D06, U+9D08-9D09, U+9D12, U+9D15, U+9D1F, U+9D23, U+9D26, U+9D2A, U+9D3E-9D3F, U+9D41, U+9D44, U+9D46, U+9D48, U+9D50-9D51, U+9D59, U+9D5D-9D5E, U+9D64, U+9D6F, U+9D72, U+9D7A, U+9D87, U+9D89, U+9D9A, U+9DA4, U+9DA9, U+9DAB, U+9DB2, U+9DB8, U+9DBA-9DBB, U+9DC1-9DC2, U+9DC6, U+9DCF, U+9DD3, U+9DD9, U+9DE6, U+9DED, U+9DEF, U+9DF8, U+9DFD, U+9E1A-9E1B, U+9E1E, U+9E75, U+9E79, U+9E7D, U+9E81, U+9E88, U+9E8B-9E8C, U+9E91, U+9E95, U+9E9D, U+9EA5, U+9EA9-9EAA, U+9EAD, U+9EB8, U+9EBC, U+9EBE, U+9ECC, U+9ECF-9ED0, U+9ED4, U+9EDC-9EDE, U+9EE0, U+9EE5, U+9EE8, U+9EEF, U+9EF4, U+9EF6-9EF7, U+9EF9, U+9EFB-9EFD, U+9F07-9F08, U+9F15, U+9F21, U+9F2C, U+9F3E, U+9F4E-9F4F, U+9F52, U+9F54, U+9F5F-9F61, U+9F63, U+9F66-9F67, U+9F6A, U+9F6C, U+9F72, U+9F76-9F77, U+9F95, U+9F9C-9F9D;
今回の実験のまとめ
実験結果をまとめるとこんな感じでしょうか。
- 細かく分けたサブセットを読み込む方法はPSIと相性が悪そう
- PSI的にはひとつのファイルを出来るだけ小さくするのが効果的
- フォント関連の警告が出ていなくても減点されているケースがあるので、読み込むリソースはとにかくファイルサイズ減少を狙う
結局は一般的に言われているサブセット化によるファイルサイズ減少という方法に着地しましたが、他の方法を検討してみて確認できたのはまぁ悪くなかったかなと思います。
以上、WordPressからお届けしました！
PageSpeed Insightsの目次
- 第1回 静的HTMLが必ず速いわけではない
- 第2回 スコア改善にはとにかく容量を減らす
- 第3回 フォントのサブセット化を掘り下げる(このページ)
- 第4回 PNG最適化は妥協せず行うべし