MLLMsをコパイロットとした拡張可能なウェブアクセシビリティ監査の方向性

本論文では、ウェブのアクセシビリティを確保することが社会福祉やデジタル空間での公正、平等の促進において重要であるにもかかわらず、現在の監査手法がリソースを多く消費し、拡張性に欠ける問題について言及しています。WCAG-EMに基づく監査フレームワーク「AAA」を提案し、人間とAIのパートナーシップを通じて運用可能にします。AAAの中核には、視覚、テキスト、関係性の手がかりを学習した埋め込みを用いた「GRASP」と、多様なモダリティを用いた大規模言語モデル「MaC」があり、これにより監査作業のスケーラビリティ向上と効率化を図ります。さらに、監査プロセスの向上を図るための新たなデータセットも設計しており、実験によってその効果を示しています。