Accessibility / Inclusive AI — AI出力・AI操作面を障害特性／支援技術／代替表現／訂正可能性まで含めて設計・検証する

生成AI・音声認識・画像理解はcaption、alt text、要約、対話UIなどを自動生成できる一方、生成物が存在することと障害当事者が実用上アクセスできることは同義ではない。AI導入で既存WCAG適合UIの上に新しい失敗面（誤caption、誤alt text、視覚だけの状態表示、時間依存UI、assistive technology非互換、生成変動、訂正不能）が増えるため、Enterprise AI Coreにはaccessibilityを後工程QAではなく設計・評価・運用contractとして入れる必要がある。

Enterprise AI Core / governance / human-AI interaction / organization overlay / implementation / benchmark-evaluation / non-LLM component / interoperability with assistive technology.

AI機能のaccessibilityを、(a) UI/ICT accessibility、(b) AI生成代替表現の品質、(c) assistive-technology interoperability、(d) user-control/correction/fallback、(e)障害当事者を含む実利用評価、に分離して監査できるか。自動生成caption/alt textを「生成されたからaccessible」と扱わず、意味保存・誤り・遅延・文脈・利用者負荷まで評価できるか。

• [official standard] Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2 — W3C Accessibility Guidelines Working Group — https://www.w3.org/TR/WCAG22/ — Recommendation 2023-10-05; current publication history also records Recommendation 2024-12-12; accessed 2026-09-16 — locators: abstract; Success Criteria including text alternatives/captions/audio description, keyboard, focus, status messages, target size, accessible authentication; glossary notes on captions — VERIFIED_SPEC — support/context. WCAG 2.2 is technology-neutral and covers blindness/low vision, deafness/hearing loss, limited movement, speech disabilities, photosensitivity and some cognitive/learning needs, but explicitly does not address every user need.
• [official guidance] Guidance on Applying WCAG 2 to Non-Web Information and Communications Technologies (WCAG2ICT) — W3C Accessibility Guidelines Working Group — https://www.w3.org/TR/wcag2ict-22/ — Group Note 2025-12-11; accessed 2026-09-16 — locator: Abstract / Status; applies WCAG 2.0/2.1/2.2 concepts to non-web documents/software; explicitly informative, not normative — VERIFIED_SPEC/context/limit.
• [primary research / deployed system] Automatic Alt-text: Computer-generated Image Descriptions for Blind Users on a Social Network Service — Shaomei Wu, Jeffrey Wieland, Omid Farivar, Julie Schiller — ACM CSCW 2017 — DOI https://doi.org/10.1145/2998181.2998364 — published 2017; accessed 2026-09-16 — locator: abstract/system description; deployed computer-vision-generated alt text for screen-reader users, developed through prototyping and user studies — RESEARCH/OBSERVED — support/context.
• [primary research / counter-limit] Computer Vision and Conflicting Values: Describing People with Automated Alt Text — Margot Hanley, Solon Barocas, Karen Levy, Shiri Azenkot, Helen Nissenbaum — AIES 2021 — https://doi.org/10.1145/3461702.3462620 — 2021-07-30; accessed 2026-09-16 — locator: abstract; automated descriptions of people create value/ethical trade-offs even though automated image description can improve access for blind/low-vision users — RESEARCH — counter/limit/context.
• [primary research / evaluation] Evaluating the Usability of Automatically Generated Captions for People who are Deaf or Hard of Hearing — Sushant Kafle, Matt Huenerfauth — arXiv:1712.02033 / later accessibility research line — https://arxiv.org/abs/1712.02033 — 2017-12-06; accessed 2026-09-16 — locator: abstract/user study n=30 DHH; WER alone correlated less well with user-rated caption usability than the proposed caption-focused metric — RESEARCH — counter/limit.
• [primary research / current AI augmentation] Empowering the Deaf and Hard of Hearing Community: Enhancing Video Captions Using Large Language Models — Nadeen Fathallah, Monika Bhole, Steffen Staab — https://arxiv.org/abs/2412.00342 — 2024-11-30; accessed 2026-09-16 — locator: abstract; LLM post-correction lowered WER on the study dataset, but this is a bounded experimental result rather than a product guarantee — RESEARCH — support/limit.

• Accessibility baselineとAI-qualityは別レイヤー。WCAG 2.2はweb UI/contentのtestable accessibility criteriaを提供し、WCAG2ICTはnon-web software/documentへの適用ガイダンスを提供する。AI生成物の意味的正確性や特定障害当事者の実用性をWCAG適合だけで保証することはできない。
• 自動alt text/captionはaccessibilityを拡張し得るが、AIが生成したという事実は品質保証ではない。特に人の属性・関係・感情・センシティブな視覚情報の自動記述には、誤認だけでなく何を記述すべきかという価値判断が入る。
• caption品質はWER単独では不十分。意味保存、固有名詞・専門語、speaker identification、non-speech information、同期/latency、reading speed、formatting、利用者理解を別軸で測る必要がある。LLM post-correctionが一部datasetでWERを改善しても、hallucinated correctionや意味改変のfailure surfaceが新たに生じるため、人間captioner/CARTとの同等性へ外挿しない。
• accessibilityはmodal redundancyを要求する設計問題でもある。AIのstatus/error/approval/confidence/citationを色・音・hover・drag・pointer位置など単一modalityだけに依存させない。keyboard/focus/screen reader/zoom/reflow/caption/transcript等との相互運用をAI workflow全体で検証する。
• personalizationは有効だが「障害種別→固定UI」の決め打ちは避ける。同じDHH/low-vision/cognitive/motor群内でもニーズは異なるため、利用者制御・表示密度・速度・caption/音声/テキスト等を設定可能にし、重要操作にはdeterministic fallbackを持たせる。

• WCAG conformance ≠ AI answer correctness ≠ usability for every disabled user. WCAG自身も全user needを満たさないと明記する。
• WCAG2ICTはGroup Noteでありnormative requirementではない。法令・調達基準への適合主張はjurisdiction/product surfaceごとに別確認が必要。
• automatic alt textは未知物体、細かな関係、文脈、文化的意味、人属性の記述で誤り・不適切表現を起こし得る。高risk文脈で無レビュー代替にしない。
• ASR/LLM captionはaccent、noise、code-switching、固有名詞、専門語、複数話者、非音声情報、低遅延条件で性能が変わる。aggregate WERやvendor benchmarkをtenant会議へ外挿しない。
• accessibility overlay/AI-generated repairだけで基礎UIのsemantics、focus order、keyboard operation等を置換しない。
• assistive technology compatibilityはbrowser/OS/screen reader/version組合せで変動するため、public specから特定tenantの実動作を断定しない。

Web/non-web surface、browser/OS、screen reader/assistive technology、locale/language、input modality、caption/transcription provider、model/revision、meeting/content type、organization policy、jurisdiction/procurement requirement。provider固有のAI accessibility featureはplan/region/admin settingで別途current確認する。

PROPOSAL: ACCESSIBLE_AI_INTERACTION_AND_OUTPUT_CONTRACT をCore候補とする。最低フィールド: feature/workflow ID; user task; content/input/output modality; WCAG/WCAG2ICT mapping; semantic structure; keyboard/focus behavior; AT test matrix; alternative representation source (human/ASR/CV/LLM); model/revision; language; confidence/quality provenance; correction path; human fallback; user customization; latency; retention/privacy; accessibility issue ID; regression fixture; approver; deployment/rollback。

AI生成alternativeには generated_by_ai=true を追跡可能にし、原入力hash、model/revision、post-processing、human correction、final accepted artifactを分離する。UI compliance testとAI-content quality testを同じpass/failへ潰さない。

後続TEST_PROFILE（未実施）: keyboard-only、screen reader、200–400% zoom/reflow、high contrast、reduced motion、voice/switch inputを含むUI fixture。AI output fixtureはclean/noisy speech、accent/code-switch、固有名詞/専門語、multi-speaker、non-speech audio、simple/complex image、text-in-image、people/relationship、ambiguous scene、chart/tableを含む。captionはWERだけでなくsemantic error、critical-term error、speaker attribution、latency、reading usabilityを測定。alt textはobject/relationship/text recognitionだけでなくtask relevance、harmful/unsupported person-attribute description、user correction timeを測定。障害当事者を含むtask-based evaluationを別途実施し、benchmark scoreだけでproduction acceptanceしない。

Accessibility生成物は原音声・画像・会議内容等のセンシティブ入力を処理し得る。caption/alt-text serviceへの送信境界、retention、region、human review accessを監査する。障害・支援技術利用情報を不要に推測・プロファイル化しない。accessibility regressionはrelease gateへ入れ、AI model更新時はUIが不変でも生成代替表現を再評価する。human caption/review/fallbackの運用費を「AI化でゼロ」と仮定しない。

「AIはcaption、alt text、音声・テキスト変換などを通じてaccessibilityを拡張できるが、自動生成された代替表現の存在だけではaccessibleとは言えない。基礎UIのaccessibility、assistive-technology interoperability、AI生成内容の意味的品質、利用者による訂正・選択・fallbackを分離して検証し、障害当事者を含む実利用評価で確認する。」

EA-098 HUMAN_AI_INTERACTION_CONTRACTへaccessibility gateを接続する。承認・undo・confidence/citation UIはkeyboard/focus/AT/modal redundancyを必須検証項目とする。将来のprovider mappingでは各AI productのaccessibility conformance report/VPAT等が存在する場合、その版・対象surface・例外を採集し、一般的なvendor accessibility statementと混同しない。法令適合章へ転用する場合はjurisdiction-specific legal reviewを別packet化する。

WCAG 3.0の公開時点での成熟度と採用時期、EN 301 549の次版/各地域調達基準、主要AI provider/productのcurrent VPAT/ACR対象surface、主要screen reader×browser×AI surfaceのtenant実測、multilingual caption/alt-text quality、LLM caption post-correctionのhallucination rate、disabled-user cohort別task success。これらは推測で閉じない。

WCAG/WCAG2ICT基準、AI-generated alt/captionのsupport evidence、user-study counterevidence、実装contract、failure envelope、後続TEST_PROFILEまで揃ったためEA-099の先行Evidence Packetはboundedに閉じる。current product/legal claimは公開後Workで再pinする。

RUN_SCOPE: EA-415..EA-418 SOURCE_ORIGIN: external public sources only; no authenticated tenant test; no private data

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