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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-24 11:15 ユーザレビューに基づくアクセシビリティ違反レポートの理解支援手法 ○小山諒也（科学大）・王 志堯（阪大）・李 家隆（早大）・土屋達弘（阪大）・鄭 顕志（科学大）  SS2026-30 KBSE2026-30 |
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| 抄録 | （和） | モバイルアプリにおけるアクセシビリティ検査では，Google Accessibility Scanner などの自動ツールにより典型的な違反を検出できる一方，出力は低レベルな技術情報に偏り，実際のユーザへの悪影響を直感的に把握することが難しいという課題がある．本研究では，自動アクセシビリティ検査レポートに対し，実ユーザレビューを付与することで違反内容を具体化する手法を提案し，その有効性を評価した．4 種類のアプリおよび3 種類の違反（Touch Target，Item Label，Text Contrast）を対象とし，レビューを参照文との類似度およびキーワードに基づいて抽出した後，LLM により代表レビューを選定するパイプラインを構築した．その結果，選定されたレビューのうち明確に違反状況を表すものは60 件中14 件に留まり，違反タイプによって整合率に差が見られた．一方で，レビューを付与したレポートは，生レポートと比較して明確性，共感性，説得力，緊急性, 認知的負荷のすべてにおいて評価が向上し，特にユーザへの悪影響に対する理解を促進する効果が確認された． |
| （英） | In mobile app accessibility testing, automated tools such as Google Accessibility Scanner can detect typical violations; however, their outputs are often limited to low-level technical information, making it difficult to intuitively understand the actual impact on users. This study proposes a method to enrich automated accessibility reports by attaching real user reviews, and evaluates its effectiveness in improving the understanding of accessibility violations. We construct a pipeline that extracts candidate reviews based on similarity and keyword matching, and then selects representative reviews using a large language model (LLM). The method is evaluated on four applications and three types of violations: Touch Target, Item Label, and Text Contrast. The results show that only 14 out of 60 selected reviews clearly correspond to the target violations, with substantial variation across violation types. Nevertheless, reports augmented with user reviews consistently outperform baseline reports in clarity, empathy, persuasiveness, urgency, and cognitive load, significantly improving the understanding of user impact. |
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| キーワード | （和） | アクセシビリティ / モバイルアプリ / ユーザーレビュー / 自動検査 / 大規模言語モデル / / / |
| （英） | Accessibility / Mobile Applications / User Reviews / Automated Testing / Large Language Models / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 126, KBSE2026-30, pp. 173-178, 2026年7月. | |
| 資料番号 | KBSE2026-30 | |
| 発行日 | 2026-07-15 (SS, KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SS2026-30 KBSE2026-30 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS KBSE IPSJ-SE |
| 開催期間 | 2026-07-22 - 2026-07-24 |
| 開催地（和） | 札幌市教育文化会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／知能ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2026-07-SS-KBSE-SE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ユーザレビューに基づくアクセシビリティ違反レポートの理解支援手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Supporting the Understanding of Accessibility Violation Using User Reviews |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アクセシビリティ / Accessibility |
| キーワード(2)（和/英） | モバイルアプリ / Mobile Applications |
| キーワード(3)（和/英） | ユーザーレビュー / User Reviews |
| キーワード(4)（和/英） | 自動検査 / Automated Testing |
| キーワード(5)（和/英） | 大規模言語モデル / Large Language Models |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小山 諒也 / Ryoya Koyama / コヤマ リョウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 志堯 / Zhiyao Wang / オウ シギョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 家隆 / Jialong Li / リ カリュウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土屋 達弘 / Tatsuhiro Tsuchiya / ツチヤ タツヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鄭 顕志 / Kenji Tei / テイ ケンジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-24 11:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | SS2026-30, KBSE2026-30 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.125(SS), no.126(KBSE) |
| ページ範囲 | pp.173-178 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-15 (SS, KBSE) |
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