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公開番号2025087547
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-10
出願番号2023212529
出願日2023-11-29
発明の名称生成AIを用いたウェブアクセシビリティ評価・改善支援方法および装置
出願人イデア・フロント株式会社
代理人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250603BHJP(計算;計数)
要約【課題】ウェブ開発者はリアルタイムでのフィードバックと改善提案を得ることができる生成AIを用いたウェブアクセシビリティ評価・改善支援方法および装置を提供する。
【解決手段】生成AIを用いたウェブアクセシビリティ評価・改善支援システムにおいて、サーバー101は、ウェブサイト601、602のURLにアクセスし、取得したソースコードに対するアクセシビリティにおけるアクセス障壁の評価を行い、該評価結果に基づいて生成AI201が具体的な改善提案を作成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
一つ以上の機械学習モデルを用いてウェブサイトのアクセシビリティを評価し、評価結果に基づいて改善提案を生成する方法であって、次の段階を含む：
（ａ）ウェブサイトのＵＲＬにアクセスする等の手段によってウェブサイトのソースコードを取得する段階；
（ｂ）取得したウェブサイトのコードに対してアクセシビリティ評価基準に従い分析を行う段階；
（ｃ）該分析に基づいて、アクセシビリティの改善を指示する改善提案を生成する段階；
（ｄ）前記改善提案を用いたウェブサイトの改善案をユーザーに提示する段階。
続きを表示（約 470 文字）【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記機械学習モデルが、ユーザーからのフィードバックを受けて連続的に学習し改善することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法であって、アクセシビリティの改善を指示する改善提案が、特定のアクセシビリティ問題に対して複数の解決策を提示することを特徴とする方法。
【請求項４】
ウェブアクセシビリティの評価と改善提案を行うための装置であって、次のモジュールを含む：
（ａ）受信モジュール；
（ｂ）アクセシビリティ評価を実施する機械学習モデルによって機能するＡＩモジュール；
（ｃ）改善提案生成を実施する機械学習モデルによって機能するＡＩモジュール；
（ｄ）ユーザーインターフェースモジュール。
【請求項５】
請求項４に記載の装置であって、前記機械学習モデルが、アクセシビリティの改善を指示する改善提案を生成するためにユーザーインターフェースを介して収集したデータを利用することを特徴とする装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェブアクセシビリティの評価及び改善に関するものであり、特に、機械学習を活用してウェブサイトのアクセシビリティ問題を自動的に識別し、実用的な改善提案を生成する技術分野に属する。この技術は、ウェブアクセスのしやすさを向上させることを目的としており、障害を持つユーザーを含むすべてのユーザーがウェブコンテンツに容易にアクセスできるようにすることに焦点を当てている。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及に伴い、ウェブアクセシビリティは重要な社会的課題となっている。ウェブアクセシビリティとは、障害の有無や年齢などの違いに関わらず全ての人が利用できるインクルーシブ・デザインを施したウェブサイトを提供することを指す。我が国では、日本工業規格ＪＩＳＸ８３４１－３において、ウェブコンテンツが満たすべきアクセシビリティの基準が定められている。また、２０２１年の障害者差別解消法（障害を理由とする差別の解消の推進に関する法律）改正により、国や地方公共団体などに加えて民間事業者においても、２０２４年度からウェブアクセシビリティへの対応が義務化されることとなった。
【０００３】
しかしながら、多くのウェブサイトは、障害を持つユーザーや高齢者が利用する際のアクセシビリティの要件を十分に満たしていない。従来のウェブアクセシビリティの評価方法では、チェックリストに基づいた手動チェックに依存することが多く、時間と労力を要する作業となっている。また、問題を特定した後の改善策を見出すためのガイダンスが不足している状況がある。多くのウェブ開発者はウェブアクセシビリティに関して十分な専門知識を有しておらず、前記のような状況ではウェブアクセシビリティについて十分な対処をとることが極めて困難である。
【０００４】
本発明は、このような背景のもと、ウェブサイトのアクセシビリティ評価を自動化し、改善提案を効率的に行うための新しい技術を提供する。特に、機械学習技術を用いた自動評価・改善提案生成システムにより、ウェブサイトのコンプライアンスを迅速に評価し、具体的な改善点を指摘することで、ウェブ開発者がアクセシビリティの向上を容易に実現できるようにする。さらに、本発明は、ユーザーのフィードバックを取り入れて機械学習モデルを進化させることで、継続的に改善提案の質を向上させることを目指す。このアプローチにより、ウェブアクセシビリティの問題を解決するための実践的かつ実効性のある解決策を提供し、ウェブサイトの使い勝手を全ユーザーにとって改善する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、ウェブアクセシビリティ評価と改善のプロセスを自動化し、迅速かつ効率的な改善提案を提供することで、特定の技術的問題に対処することを目的とする。既存のウェブアクセシビリティ評価方法では、網羅的な評価テストを実施するには多くの技術要素にまたがる専門知識が必要であったことに加え、人手による評価は時間がかかり、主観的な誤りを招く可能性があった。また、評価後に実行可能な改善案を生成する手段が不十分であったため、ウェブ開発者がアクセシビリティ問題を効果的に解決することが困難であった。これにより、障害を持つユーザーや高齢者など、アクセスに制限のあるユーザーが情報への平等なアクセスを享受することが制限される状況を生じていた。
【０００６】
本発明によって、ウェブアクセシビリティの自動評価と改善提案の精度と速度を向上させることができる。この技術は、機械学習モデルを用いてウェブサイトのコードを評価し、アクセシブルなウェブ設計のための具体的な改善点や改善の方向性を示す。さらに、問題を修正するためのコードスニペットを推奨する。その結果、ウェブ開発者は迅速にサイトのアクセシビリティを改善できるようになる。さらに、機械学習モデルはユーザーからのフィードバックを使って機械学習を行うことで進化し、より正確な改善提案を生成することができる。したがって、本発明は、ウェブアクセシビリティの分野において、利用が進むほどより効果的で実用的な解決策を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態は、ウェブアクセシビリティの問題を特定し、解決するための自動化された方法および装置に関する。ウェブサイトのアクセシビリティを評価しその改善を支援するための一連のプロセスとして、指定されたウェブサイトのＵＲＬにアクセスし該ウェブサイトのＨＴＭＬ、ＣＳＳ、およびＪａｖａＳｃｒｉｐｔなどのソースコードを取得する受信段階と、取得したソースコードに対して、事前に定義されたアクセシビリティ基準に基づく分析を行う分析段階と、分析結果に基づき問題のある要素を特定し、具体的な改善策を示す改善提案を生成する改善提案生成段階と、生成された改善提案をユーザーに提示する伝送段階と、を含む。
【０００８】
前記受信段階は、ウェブサイトのＵＲＬにアクセスして前記ソースコードを取得する手段の他に、本発明のユーザーであるウェブ開発者から直接、分析対象とするソースコードを取得する手段を含むことができる。
【０００９】
前記分析段階における分析は、画面リーダーの互換性、色のコントラスト比、リンクのアクセシビリティ、フォームコントロールのラベリングなど、前記アクセシビリティ基準に基づく複数のチェックポイントを含むことができる。
【００１０】
前記伝送段階は、ウェブ開発者のためのダッシュボードを介して行われることが多いが、ＡＰＩを通じて他のシステムに統合されることもあり得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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