生成AI×アクセシビリティの現在地と未来：5つの視点で見直すWebの在り方

こんにちは！
今日は「生成AIがWebアクセシビリティにどう関わっていくのか」を、実践寄りの視点でまとめたいと思います。きっかけはWAIC（ウェブアクセシビリティ基盤委員会）が公開したコラムです。利用者と制作者の両側から、生成AIがアクセシビリティをどう押し上げるのかを落ち着いて考えよう、という内容でした。まずはここを起点に、5つの論点で整理していきます。

生成AIとウェブアクセシビリティ | ウェブアクセシビリティ基盤委員会（WAIC）

1) そもそも生成AIは「アクセシブル」なのか？
2) 「SEOからの解放」って本当？検索体験の変化とアクセシビリティ
3) 未来のWebで生成AIが実現できること（仮説ベース）
4) 生成AIを利用して「技術的に」改善できること
5) 生成AIと“なにかのコラボ”で、社会の障害は解決できるか？
ちょっとした疑問に対する大事だけど小さなツッコミ
今日からできる“AI時代のアクセシブル設計チェックリスト”
とはいえ：不安やモヤモヤの整理
というわけで：AI時代の合言葉は「まず土台、補助にAI、最後に人」
参考URLまとめ

1) そもそも生成AIは「アクセシブル」なのか？

結論から言うと、部分的にはアクセシブルだが、設計次第で大きく変わる、がいちばん現実的な見立てです。
たとえば視覚に障害のある方にとって、画像に対するテキスト説明（代替テキスト）の自動生成は強力な味方になります。Facebook（現Meta）は「Automatic Alt Text（AAT）」で、画像内の物体やシーンをAIが説明する仕組みを長く提供してきました。これは確かに日常の負担を減らす方向に効く技術です。とはいえ、文脈に応じた「良い説明」には人の判断が要ることも多く、AI単体では行き届かない点もあります。

また、マルチモーダルAI（画像・音声・テキストを横断して理解・生成するAI）は、読み上げ・字幕生成・要約などを束ねて、「操作の段取り」そのものを減らす方向に寄与します。具体例として、Be My Eyesの「Be My AI（旧Virtual Volunteer）」は、撮影した画像の状況説明や案内をAIが行い、視覚に障害のある人の“その場の困りごと”解消を支えています。これは“機能”というよりタスク完了まで寄り添うUXの話で、支援技術としての意味合いが強いです。

ただし、AIオーバーレイ＝自動でWCAG適合という宣伝は、米連邦取引委員会（FTC）によって誤認を招く表示と判断された事例があります。2025年1月にFTCは、アクセシビリティプラグインのベンダーaccessiBeに対して100万ドルの支払いと誤認表示の禁止を命じる同意審決案を公表し、同年4月に最終命令が確定しました。自動化はあくまで補助であり、セマンティックHTML・ARIA・キーボード操作など土台の整備と人の検証が不可欠です。

なお、AI導入でも訴訟に至った事例として、米眼鏡小売Eyebobsのケースが報じられています（被告はサイト運営企業で、ツール提供企業は被告ではない）。和解により、専門家監査や体制整備が義務づけられました。「自動で直る」前提は訴訟回避の観点でもリスクがあるといえます。

※本稿は一般的情報の提供であり、法的助言ではありません。導入判断や表記の適法性は、案件の事実関係により変わり得ます。必要に応じて専門家へご相談ください。

2) 「SEOからの解放」って本当？検索体験の変化とアクセシビリティ

2024年以降、Google検索のAI Overviewsが本格展開し、検索結果の上部にAIによる要約・回答が出る設計になりました。情報の探しかたが“キーワード→リンクを渡り歩く”から“質問→その場で整理された回答を見る”へと重心が移りつつあります。結果として、従来の「検索順位のための小手先の最適化」から、“AIに正しく理解され、引用されるための構造化”へと作り方の軸足が移る可能性があります。

GoogleのAI Overviewsは回答内に出典リンクを含み、広告はページ内の所定枠に表示される設計です。Googleは「リンクに従来より多くのクリックが集まるケースもある」と主張しています。一方、業界調査では、AI Overviewsの出現とCTR低下の相関が報告されており、サイトによって影響はばらつきます。したがって、“SEOが不要になる”ではなく、人とAIの両方に理解される情報設計（見出し構造／代替テキスト／明瞭なリンクテキスト）への移行と捉えるのが妥当です。

AIに正しく要約・引用される＝見出し構造、文脈に合う代替テキスト、意味の通るリンクテキストなど、WCAG/JISの基本がますます多くの方々のためにも効くということです。

3) 未来のWebで生成AIが実現できること（仮説ベース）

近い将来に十分現実味があるのは、「個別最適化された閲覧体験」と考えています。
読みレベルの調整（やさしい日本語化）、行間や文字サイズの自動最適化、ページ要約の段階的提示（要点→少し詳しく→原文）、そして音声・字幕・手話アバターの選択的同期など、“同じコンテンツを人ごとに最適化して届ける”方向はAIの得意分野です。これは単なる「便利」ではなく、認知特性や疲労度に合わせた“負担の平準化”につながります。WAICのコラムも、利用者視点と制作者視点の二面からAIをとらえる重要性を提起していました。

さらに、検索との組み合わせでは、“タスク完了”に最短で導く会話型UIが一般化していくでしょう。Webの役割は、AIが参照する信頼できるナレッジの保管庫としての比重が増すはずです。そのときこそ、機械にも人にも読みやすい構造化（セマンティクス）の価値が再評価されます。標準は土台。WCAG 2.2の考え方を踏まえた実装が、AI時代の“読まれ方”にも効くはずです。

AIによりコンテンツの読まれ方そのものの選択肢が広がるということです。

4) 生成AIを利用して「技術的に」改善できること

ここからは具体策です。どれも“万能”ではありませんが、人のレビューと組み合わせる前提で使えば、確実に前進します。

代替テキストの草案生成
画像をAIに説明させて叩き台を作る→人が短く正確に磨く、の合わせ技。FacebookのAATが示すように、物体やシーンの抽出はAIの十八番です。ただし装飾画像は空alt、情報伝達が主の画像は目的や意図まで含める、といった判断はコンテンツ提供側の役割です。
音声→テキスト／テキスト→音声の自動化
会議や動画の自動字幕、読み上げ用の自然音声は、初期品質が上がっています。誤認識の多い固有名詞などは用語集を作り、学習させると精度が上がります（これは運用の工夫で効きます）。
アクセシビリティLint／レビューの“AIによる下ごしらえ”
既存の自動テスト（axe、Accessibility Insights 等）に生成AIの指摘要約や修正案提案を重ねると、初学者が学びやすいレビューになります。Copilot等の開発支援でも、セマンティックHTMLやARIAの当たりを付ける用途は有望です（最後は人の点検が前提）。
設計レビュー（デザイン段階）での活用
Figmaやデザイン仕様を読み込ませ、コントラスト不足・焦点順序の問題を洗い出す“目の数”を増やします。「タブでどこに移動するか？」の流れを文章で出力させると、キーボード操作の破綻が早期に見えます。
コンテンツの“難易度調整”
同じ記事から、やさしい日本語版／詳細版を自動生成して併記。読み手が選べる形にしておくと、負担の個人差に対応しやすいです。
テスト計画の実装方針及び実装そのもののプロトタイプ化
生成AI×開発環境の組み合わせで例えば「Webアクセシビリティのテスト」を既に人為的・機械的に行っている場合、フレームワーク等で走らせるテストコードそのものをAIにより実装しやすくなります。ただし、必ず人間によって品質及び正確性の確認は必須です。

これらはJIS X 8341-3:2016／WCAGの基本要件を置き換えるものではなく、到達を速めるアシストと考えるのが堅実です。

5) 生成AIと“なにかのコラボ”で、社会の障害は解決できるか？

「一気に解決」は言い過ぎかもしれません。ただ、“AI＋人”の協働でクリティカルに効く領域は、すでに見えています。

現場と接地したAI支援
Be My AIのように、その場の課題解決に焦点を当てた設計は強いです。アプリ、デバイス、コミュニティ運営が噛み合うと、生活上の摩擦をきめ細かく減らせます。
検索体験×アクセシビリティ
AI Overviewsのような“要約から入る”検索は、情報探索の負担を圧縮します。一方で、誤答や偏りのリスクもあります。出典提示や反証の提示など、“透明性の高い要約”を設計思想として持てるかがコラボの焦点になります。
法令・標準との接地
日本ではJIS X 8341-3:2016が基盤で、公共分野を中心に運用が進んでいます。AI活用はこの基盤の上に置くのが筋で、自動化→人の点検→利用者検証の三段構えが現実解です。
“やりすぎオーバーレイ”の回避
自動ウィジェットを“貼れば適合”という誤解は、むしろ新たな障壁や訴訟リスクを生むことがあります。まず土台（構造・操作・対話の流れ）。必要に応じてAIで補助。この順序をチームで共有しておくべきです。

ちょっとした疑問に対する大事だけど小さなツッコミ

「AIが全部やってくれる」へのツッコミ
便利ですが、“判断”はいつも最後に人がやる前提で。代替テキストの良し悪しやフォームのエラーメッセージの親切さなど、体験の核心は依然として人の設計力に寄ります。
「SEOが終わる」へのツッコミ
終わりません。“AIにも人にも読まれる設計”へと進化するだけです。見出し構造・本文の明快さ・意味のあるリンクテキストは、AI要約に取り上げられる確率にも効いてきます。
「まずはツール導入」へのツッコミ
ツールは大事ですが、運用設計とチームの共通理解が先です。自動テスト→AIによる要約と修正案→人の検証のループを回す仕組みを作っておくと、ムダなく改善できます。

今日からできる“AI時代のアクセシブル設計チェックリスト”

見出し・ランドマーク・フォームなどのセマンティクスをまず固める（AIは“構造化された情報”を好みます）。
重要画像のaltは人が責任を持って書く（AIは叩き台として活用）。
キーボード操作のタブ順を、AIに文章化させて確認→実機で検証。
テキストの二層化（要約版／詳細版）を生成AIで用意し、読み手が選べるようにする。
動画は自動字幕＋人手の校正。固有名詞は用語集で補助。
AIオーバーレイの乱用は避ける。まず土台、その後に補助機能。
JIS X 8341-3:2016／WCAG 2.2準拠を“目標”ではなく運用プロセスとして回す。

とはいえ：不安やモヤモヤの整理

「AIって、何から手を付けるべきか分からない」という声は自然です。
そんなときは、“人にしかできない部分”を先に考えてしまうほうが気持ちも楽です。
たとえば、サービスが伝えたいこと・利用者がやりたいことを簡潔に言語化し、それを見出し構造とフォームの流れに落とします。ここが決まれば、AIは“加速装置”として働いてくれます。無理に全部任せる必要はありません。

あくまで、生成AIはあなたの作業の肩代わりではなく、あなたの仕事・思考を加速させるための頼りになる相棒と考えたほうがいいです。作業をさせようとすると失敗しがちですよ。

というわけで：AI時代の合言葉は「まず土台、補助にAI、最後に人」

生成AIは、アクセシビリティの前進に大いに役立つ一方、過度な自動化は新たな障壁も生みます。
セマンティックな土台と人の判断を軸に、AIを適切に挟む。
そして、“AIにも人にも読まれる設計”へ。
この組み合わせが、これからのWebをやさしく、そして強くしていくはずです。WAICのコラムも、利用者視点×制作者視点の両輪を勧めています。焦らず、一歩ずついきましょう。