アクセシビリティの全体像

10億人の「見えない」ユーザー

世界人口の15%——約10億人——が何らかの障害を持って暮らしています。それなのに、ほとんどのデジタル体験は、この人たちが存在しないかのように作られています。

米国成人の26%が障害を持っています。 これは4人に1人。しかもこの数字は恒久的な障害のみ。一時的な障害（手首の骨折、術後の視力変化）や状況的制限（まぶしい日差しの中でスマホを見る、イヤホンなしで動画を見る）を含めると、さらに多くの人が影響を受けます。

日本でも状況は同じです。内閣府の障害者白書によれば、日本の障害者数は約960万人。加えて高齢化社会の日本では、加齢による視力・聴力・認知機能の変化を経験する人が急増しています。

アクセシビリティは「彼ら」のために作ることではありません。将来の自分を含むすべての人のために作ることです。

これは上級コースです。基本的なWeb概念の理解とアクセシビリティの知識があることを前提にしていますが、WCAG の専門知識は不要です。各レッスンで実践的なスキルを構築します。

レッスン	構築するもの
レッスン2	障害タイプ別AI支援技術マップ
レッスン3	AI活用のWCAG監査ワークフロー
レッスン4	アクセシブルコンテンツ制作システム
レッスン5	ニューロダイバーシティ向け認知アクセシビリティ戦略
レッスン6	実際のシナリオでのインクルーシブデザイン
レッスン7	テストと継続的改善のシステム
レッスン8	完全なアクセシビリティプログラム

✅ 確認クイズ: 自動アクセシビリティツールが検出できるWCAGの問題は全体の何%ですか？（約30%。残りの70%はキーボードナビゲーション、スクリーンリーダー体験の質、認知的負荷の評価、論理的な読み上げ順序など、人間のテストが必要です。）

AIが登場する前は、サイトを完全にアクセシブルにするには深い専門知識、複数の支援技術にまたがる手動テスト、そして膨大な時間投資が必要でした。ほとんどの組織にはその余裕がなく、アクセシビリティは不十分に行われるか、まったく行われませんでした。

AIが3つの重要なボトルネックを解消します：

ただし、AIは新たな課題も生みます——アルゴリズムバイアス、自動化への過度な依存、技術的要件は満たしても実際のユーザーには役立たない「チェックボックスアクセシビリティ」のリスク。このコースでは、機会と落とし穴の両方を学びます。

Webアクセシビリティのすべては、4つの原則（POUR）の上に成り立っています：

知覚可能（Perceivable）——情報はユーザーが知覚できる方法で提示される必要がある（代替テキスト、キャプション、十分なコントラスト）
操作可能（Operable）——インターフェース要素はすべての人が操作できる必要がある（キーボードナビゲーション、時間制限なし、発作を誘発するコンテンツの排除）
理解可能（Understandable）——コンテンツとインターフェースは理解可能である必要がある（明確な言語、予測可能なナビゲーション、エラー防止）
堅牢（Robust）——コンテンツは支援技術で解釈可能である必要がある（セマンティックHTML、ARIA、有効なコード）

AIは4つすべてに役立ちますが、「知覚可能」に最も強く、「理解可能」には人間の判断がまだ必要です。

日本では、JIS X 8341-3:2016がWebアクセシビリティの基準です。これはWCAG 2.0をベースにしており、2024年4月施行の改正障害者差別解消法により、民間事業者にも合理的配慮の提供が義務化されました。

デジタル庁が推進する「ウェブアクセシビリティ導入ガイドブック」や、総務省の「みんなのウェブ」もガイドラインを提供しています。このコースで学ぶWCAG準拠の手法は、JIS規格への対応にも直結します。

次は「AI支援技術の現在地」——スクリーンリーダーから音声操作、ライブキャプション、認知支援まで、障害タイプ別に利用可能なAI支援技術の全体像を学びます。