AI支援アクセシビリティレビュー 2025 — Web制作会社の画像監修ワークフロー刷新

自治体・金融・医療などアクセシビリティ基準への準拠が厳格に求められる業界では、Web 制作会社が制作した画像や動画について「AI を活用しながら品質を担保する」ことが命題になっています。大量のヒーロー画像、UI モック、インタラクション GIF の ALT 文や字幕を短納期で整えるには、AI ベースの支援と人間のレビューを組み合わせるハイブリッドなワークフローが不可欠です。

本記事では、AI による一次生成・レビュー、WCAG 2.2 と障害者差別解消法改正 (2024) への対応、クライアントと共有する監査ダッシュボードの構築方法までを包括的に解説します。

TL;DR

• AI 生成はドラフトに限定: ALT 文・字幕を AI で一括生成しつつ、レビュー責任者を明確化する。
• WCAG 2.2 の成功基準をタグ化: 1.1.1 非テキストコンテンツ、1.2.3 オーディオ記述などをタグにし、自動監査と突き合わせる。
• バリアンス (Variance) を監視: AI が生成した文章の偏りを検知し、文化的・ジェンダーバイアスを排除する。
• Runbook とツール連携: alt-text-linter のレポートと AI モデルの出力ログを紐付け、改善サイクルを回す。
• 透明性レポート: クライアントに週次で改善状況を共有し、コンプラ・ブランディングの観点で差別化する。

AI 支援アクセシビリティフローの全体図

AI ドラフト生成のテンプレート

LLM に渡すプロンプトは再現性を高めるためテンプレート化します。

prompt: |
  あなたはアクセシビリティ編集者です。以下の JSON にある画像説明をもとに、
  * 120 文字以内で視覚的要素を要約
  * 主体・アクション・コンテキストを含める
  * 主観表現・感情を避ける
  * 数字・固有名詞はそのまま保持
  出力は JSON 形式とし、"alt" と "longDescription" をキーにしてください。
styleGuide:
  - 色覚多様性に配慮した説明を心掛ける
  - 文化的に敏感な語彙は避ける

生成結果を alt-drafts/*.json として Git に保存し、Pull Request でレビューします。

ALT 文レビューの自動化

alt-text-linter CLI を CI に組み込むことで、最小限の品質基準を自動チェックできます。

npx uit-alt-text-linter \
  --input content/ja/articles/**/assets/alt.json \
  --rules wcag22 \
  --locale ja-JP \
  --fail-on warning

このツールは以下の観点を評価します。

• 120 文字を超える長文の検知
• 「画像」など意味のない語の排除
• 数字・固有名詞の整合性チェック
• カラーコントラスト情報の不足警告

バリアンス検知: バイアスの可視化

AI が生成した ALT 文は、人によって読後感が異なる場合があります。Variance Index を導入し、レビューコメントに基づいてリスクを数値化しましょう。

{
  "id": "hero-2025-landing",
  "varianceIndex": 0.32,
  "flags": [
    "gendered-language",
    "cultural-reference"
  ],
  "reviewers": 4,
  "status": "needs-rewrite"
}

Variance が 0.5 を超える場合は、AI モデルのパラメータ調整やスタイルガイドの更新を検討します。

WCAG 2.2 マッピングボード

リアルタイム監査ダッシュボード

image-trust-score-simulator を用いて、アクセシビリティとプロヴェナンス両面のスコアをクライアントに共有します。

{
  "score": 86,
  "signals": {
    "hasAltText": true,
    "manualReview": true,
    "hasConsent": true,
    "restricted": false
  },
  "recommendations": [
    "字幕ファイルの言語タグを追加",
    "音声説明のスクリプトを共有"
  ]
}

Looker Studio では以下のウィジェットを配置します。

• ALT 文のレビュー完了率
• Variance Index のヒートマップ
• WCAG 成功基準ごとの対応状況
• 法令 (国内/国際) ごとのコンプライアンスステータス

Runbook サンプル

# ALT Review Runbook

## 1. インシデント定義
- ALT 文が欠落
- AI 生成文に不適切表現
- WCAG 1.1.1 不達成の疑い

## 2. 初動フロー
1. Jira チケットを "A11Y-Incident" で作成
2. 該当ページを一時非公開 (`noindex` + バナー表示)
3. レスポンスチームをアサイン (A11Y Lead, QA, Copy)

## 3. 修正
- AI ドラフトを再生成
- スタイルガイド更新
- `alt-text-linter` のルールに追加

## 4. 事後対応
- ポストモーテムを 48h 以内に完了
- クライアントへ報告書送付
- 教育コンテンツを LMS に追加

ケーススタディ: 医療系ポータルサイト

• 背景: 医療機関の事例紹介サイトで 600 枚を超える図解・写真の ALT 文が未整備。
• 施策:
  • 画像メタデータ (治療名、患者層、機材) を AI プロンプトに組み込み、精度を向上。
  • Variance Index > 0.4 の案件を優先レビューし、表現差異を解消。
  • animation-governance-planner でモーションコンテンツに音声説明のプランを追加。
• 成果: WCAG 適合報告書に基づき、第三者監査で AA 準拠を達成。AI 支援により工数が 45% 削減されつつ、クライアント満足度が 4.8/5.0 に。

まとめ

• AI はアクセシビリティのドラフト生成を加速する一方、レビュー責任を明確にしてバイアスを監視する仕組みが欠かせない。
• alt-text-linter, animation-governance-planner, image-trust-score-simulator などのツールを統合し、WCAG 2.2 と国内法改正に対応したワークフローを構築する。
• 透明性レポートと Runbook を整備し、クライアントとのコミュニケーションと監査対応を強化することで、Web 制作会社の信頼性と競争力が向上する。

AI 支援アクセシビリティは「守り」の施策だけでなく、新規提案の武器にもなります。2025 年の制作現場では、スピードと品質を両立するためのハイブリッドレビュー体制が標準となるでしょう。