生成AIで画像のalt テキストを効果的に作成する5ステップ。画像の役割をつかむこと、AIの落とし穴、人による確認の重要性を解説。
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そのほかの #代替テキスト・alt ピックアップ
noteで画像キャプション（スクリーンリーダー向けの説明）をどう書くか、音声読み上げユーザーと視覚的表示の両立をいかに実現するか、著者が試行錯誤する過程を記述。
WebAIM Million 2026年調査で明らかになった最も一般的な6つのWCAG違反について、なぜそれらが問題かを解説し、各々の修正コードを具体的に示す。
WordPress環境でのメール送信におけるアクセシビリティについて。確認メール・パスワードリセット等、ユーザーが受け取る全メッセージが読みやすく・ナビゲート可能である必要性を解説。コンテンツ・構造・デザイン・テスト実践を網羅した講座。
生成AIが画像の詳しい説明を書いても、代替テキストとして使用する前に7点の観点で編集する必要があると解説。目的・意味・装飾性・機能・文字・図表・CMS実装後の確認を通じ、見た目の正確性ではなく「見られない人にも同じ情報へ到達できるか」を基準とすべき。
Web制作の卒業制作をWCAG 2.2に沿ってセルフチェック。LightHouse、キーボード操作、代替テキストの3点から、具体的な問題点と対策を実例で解説。
スクリーンリーダーがアクセシビリティツリーを通じてWebページを読む仕組みと、alt欠落・ARIA誤用などよくある実装エラーの修正法を解説する。
そのほかの #生成AI ピックアップ
EU域内でWebサービス・アプリを提供する企業が対応すべきアクセシビリティ関連法制（EAA・WAD・雇用平等指令）と、WCAG基づく実装方法、EU主要国の罰則・執行事例を解説。AI画面開発におけるアクセシビリティ要件化の必要性も論じる。
AIをアクセシビリティテストに活用しても、専門知識、批判的思考、障害のある人の見方が必要。AI活用の限界と人間の判定の重要性を指摘。
LLMがUIスクリーンショットからアクセシビリティ規則違反を検出できるかを測定した実験。GPT、Gemini の精度を比較。
正規化と AI が進んでいるのに組織がアクセシビリティ要件を満たせないのはなぜか。Deque の幹部による、業界の課題と 2027 年までの対応を考察するポッドキャスト。
Lighthouse と ChatGPT を組み合わせ、はてなブログのアクセシビリティ問題を特定・改善する過程を記録。視覚障害のある著者が VoiceOver でテストし、Webアクセシビリティの実践的な改善手法を紹介する。
自動化されたインテリジェント・ガイド・テストが、キーボード操作やフォーカス動作など手動では時間を要するテストを自動化。開発者が数秒で結果を確認でき、AIの判定を人間が検証・修正することで、テスト効率を劇的に向上させる。