Issue 駆動でスペシャリストの意図を届ける、AI 実装のアクセシビリティ向上

by thkt

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Issue 駆動でスペシャリストの意図を届ける AI コーディングエージェントによるアクセシビリティ向上 2026.09.05 アクセシビリティカンファレンスCHIBA2026 株式会社Gaji-Labo 高橋利明

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こんにちは！ Gaji-Labo です！ 2

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主な取引先実績 3

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自己紹介高橋利明株式会社Gaji-Labo フロントエンドエンジニア ⚫ フロントエンドエンジニアとしてプロジェクトリードを担当 ⚫ AIワークフローによる開発の整備を得意としています ⚫ 現在はアクセシビリティスペシャリストと共にプロジェクトに貢献中 4

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自己紹介 Soichi Masuda（masuP9）株式会社Gaji-Labo 開発プロセスデザイナー / アクセシビリティスペシャリスト ⚫ 開発プロセスにアクセシビリティを組み込む仕事をしています ⚫ 最近はもっぱらAI使ってアクセシブルなUIを作ることを考えてます 5

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AI が書くコードを信用できますか 6

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まず2つの事実事実1 コーディングエージェントは、一定水準のコードを出力してくれる React習熟度ベンチ第14回（https://zenn.dev/uhyo/articles/react-profession-bench-14）事実2 AIでデリバリー速度は大幅に上がった 7

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まず2つの事実事実1 コーディングエージェントは、一定水準のコードを出力してくれる「AI は間違うから信用できない」 https://zenn.dev/uhyo/articles/react-profession-bench-14 React習熟度ベンチ第14回（https://zenn.dev/uhyo/articles/react-profession-bench-14）という声もある事実2 AIでデリバリー速度は大幅に上がった 8

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この中で間違ったことのない者だけ AIに石を投げなさい 9

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AIは「興味ないけど頑張ってる人」 ⚫ AI は「興味ないけど頑張ってる人」が間違うくらいには間違う ⚫ そのレベル感で早く・大量に作れる時代になった 10

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AIは「興味ないけど頑張ってる人」 ⚫ AI は「興味ないけど頑張ってる人」が間違うくらいには間違う ⚫ そのレベル感で早く・大量に作れる時代になったアクセシビリティの専門家は何をする？価値は薄まったのか？ 11

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AI ワークフロー以前の話後付けのアクセシビリティ向上になぜ苦労していたのか 12

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技術がなかったから 13

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技術がなかったから違います 14

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アクセシビリティに興味をもてないチームはうまくいかない 15

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なぜ興味を持てないか 01 02 03 自分ごとになりにくくメリットが実感しづらいコストや手間から優先度を上げきれない構造として興味のリソースを割きづらい 16

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その結果起こる負のスパイラル興味を向けられない意図が共有されない壊れる後付けになる 17

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ここから始める必要があった興味を向ける状態を作って専門家の意図を浸透させる 18

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専門家の価値意図を持ち込むこと 19

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AIワークフローでやるべきこと意図を AI が選べる選択肢に変える 20

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正しいコピペコーディングは間違わない 21

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なにをやっているの？ ⚫ AIワークフローでプロダクト価値そのものへの貢献にフルスイング ⚫ 品質の一環としてアクセシビリティを製品に組み込み、ワークフローに乗せる 22

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なにをやっているの？ ⚫ AIワークフローでプロダクト価値そのものへの貢献にフルスイング ⚫ 品質の一環としてアクセシビリティを製品に組み込み、ワークフローに乗せる AI を使って専門家の力をチーム全体にエンパワーメントする 23

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品質の一環として組み込むとは ● アクセシビリティのための工程を増やさない ● Issue → 実装 → レビューの流れに自然に乗せる 24

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プロジェクトの前提と目的前提目的 ⚫ アクセシビリティはデザインシステムで担保 ⚫ その担保をAIの実装ワークフローに乗せる ⚫ 専門家の判断はワークフローの部品として整備する AI がデザインシステムを使ってくれるかが鍵 25

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Issue駆動のAIワークフロー 26

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なぜ Issue から指示を出すのか ⚫ 実行前に自分orチームでレビューできる ⚫ リポジトリに残って改善のための記録にできる AI が出力する Plan を前にずらしてチームの資産にする 27

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Dynamic Workflows によるスキップしない実装 28

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table コンポーネント作成 issue で検証を回す A. a11y 指示のある Issue をそのまま渡す B. WCAG 2.0 準拠、デザインシステムの使用など抽象的な指示を追加 C. 品質基準の原則と検証経路タグ、具体手段のドキュメント参照指示を追加 29

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効果的でなかったパターン A そのまま B 抽象指示振る舞いを維持する指示によりキーボードで操作できない状態にフォーカスリングが表示されない状態も継承存在しないトークンを使用 issue の具体に従ったため望まない結果になった 30

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うまくいったパターン渡し方の改善実現された品質・検証原則そのものは変えず、都度 ⚫ テーブルセマンティクス参照するように渡し方だけ変えた ➔ Dynamic Workflows が呼ぶ subagent に伝わらなかったコンテキストが伝わるようになった ⚫ キーボードの Enter を検証するテスト ⚫ 空状態の表示 ⚫ 正しい focus トークンの使用 31

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専門家の知見をフローに乗せて確実に実装させる 32

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はっきりした不足 1. デザインシステムそのものの穴 2. lint による判定の精度向上 3. AI が読むリファレンスに基準を整理 33

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はっきりした不足 1. デザインシステムそのものの穴 2. lint による判定の精度向上 3. AI が読むリファレンスに基準を整理どの工程にも専門家の知見が必要 34

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変わるもの、変わらないもの AI でデリバリー速度は変わるスペシャリストが生み出す価値は変わらない 35

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これから専門家は何をする？価値は薄まった？ 36

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これから専門家は何をする？いいえ価値は薄まった？ 37

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2つのレイヤーに分けて考える ⚫ 速さ＝ AIが変える ⚫ 質＝専門家が仕組みにのせて担保する 38

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変わるもの、変わらないものスペシャリストの価値はチームとコードに意図が乗る流れを設計することへ 39

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フローは進化し続けていますスライド作成時からの差分は交流会などでお話ししましょう 40

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https://www.gaji.jp/ 41

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プロダクトの課題を一緒に解決します。最適な技術と、適切な手段で。 Gaji-Laboはフロントエンド開発者と UI デザイナーがチームメンバーとして参画するスタートアップ支援の会社です。フロントエンド開発やUIデザインなどの専門技術の提供を軸に、成長支援のためのチームワークの提供を一番大切にしています。 42