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GitHubは2026年8月、ウェブページの画像に付ける代替テキスト(alt属性)の品質を検査する新しいプラグインを、自社のアクセシビリティ診断ツールGitHub Accessibility Scanner向けに公開しました。WebAIMの調査では主要サイトの画像の16.2%でalt属性が欠落し、記載があってもその1割超が中身のない文言だったと報告されています。従来の自動チェックは属性の有無しか確認できず、質の低い代替テキストを見逃してきました。
新プラグインはまず、alt属性の文字列だけで機械的に判定できる5つの決定論的ルールを標準で搭載しています。属性が空欄や空白のみの場合、ファイル名がそのまま入っている場合、「TODO」のような仮の文言が残っている場合、「image」や「logo」など媒体名だけを示す場合、そして隣接する画像で同じ文言が繰り返される場合の5パターンです。これらはAIモデルへの接続や認証情報を必要とせず、既定で有効になっています。
重複判定では当初、HTML上の並び順だけで同じ文言を検出していたため、画面上は離れて表示されるフッターとヘッダーの同名ロゴまで誤って指摘してしまう問題がありました。開発チームはそこで、画像同士の実際の画面上の距離を計算し、近接して並ぶ場合のみ重複とみなすようロジックを修正しています。見た目上まとまって見えるかどうかを基準にすることで、誤検知を減らしています。
文字列だけでは判断できない品質は、任意設定のalt-text-qualityチェックが担います。見出しやページタイトル、周辺の文章など画像の文脈情報とあわせて視覚モデルに送り、装飾・キャプションとの重複・機能的・説明的の4段階で判定させる仕組みです。初期版では良好なalt属性にも次々と改善案を出してしまう問題があったため、判定手順を4段階の意思決定フローに固定し、著者の意図をむやみに疑わない指示を加えることで改善したといいます。
このAIチェックは既定では無効で、有効化にはGitHub Modelsへのアクセス権限が必要です。画像URLに含まれる署名付きトークンなどが漏れないよう、モデルに渡す前にURLのクエリ部分を伏せ字処理する対応も取られています。開発チームは、あくまでこのツールは足切り基準であり、実際に支援技術を使う利用者によるテストに代わるものではないと注意を呼びかけています。