Web アクセシビリティ自動診断による一斉調査 / 2026年9月

大学トップページの
アクセシビリティ実態調査

国立大学 85・公立大学 102・私立大学 623
計 810 大学の公式サイトトップページを、同一の自動診断エンジンで一斉に診断した結果の集計です。

調査実施日
2026年9月18日〜19日
診断エンジン
Lente Scan(axe-core 4.11.4 + Lente Detect 1.6.5)
基準
WCAG 2.2 レベル AA(自動診断で判定可能な範囲)
画面幅
PC 1280px / SP 320px の両方

調査レポート2026年9月

大学トップページの
アクセシビリティ実態調査

国立・公立・私立の全 810 大学について、公式サイトのトップページに対し、Lente Scan による自動診断を実施しました。その結果、803 大学(99.1%)で問題が検出されました。自動診断が判定できるのは WCAG 達成基準の 3〜4 割程度です。本レポートの数字は、その範囲で機械的に確認できた分に限られます。

803 / 810問題が検出された大学
(99.1%)
91.2%達成基準 4.1.2「名前 (name)・役割 (role)・値 (value)」で
問題が検出された大学
38.5 箇所1 ページあたりの検出箇所
(中央値・最大 1351 箇所)

達成基準別9 割超の大学で、ボタンやリンクの名前・役割が支援技術に伝わらない問題が出ている

検出された問題を WCAG 2.2 の達成基準ごとに整理すると、分布は明確に偏っています。4.1.2「名前 (name)・役割 (role)・値 (value)」が 91.2%、1.3.1「情報及び関係性」が 80.9% と突出しました。いずれも、ボタンやリンクの役割、見出しや表の構造といった「ページの意味」が支援技術に正しく伝わらない類の問題です。

達成基準別・問題が検出された大学の割合(n=810、複数該当あり)

達成基準ごとに、ひも付く検出項目の数は同じではありません。今回検出された 64 種類の項目のうち、4.1.2 には 27 種類、1.3.1 には 21 種類がひも付きます。項目の多い達成基準ほど、どれか 1 つでも該当すれば計上されるため検出率は高く出ます。上位の順位は、基準ごとの対象の広さも含んだものとして読んでください。

このうち 2.5.8(ターゲットのサイズ (最低限))は WCAG 2.2、1.4.10(リフロー)は WCAG 2.1 で追加された達成基準です。国立・公立大学は障害者差別解消法上の行政機関等にあたり、公的機関向けの JIS X 8341-3:2016(WCAG 2.0 に対応)への準拠が求められているため、この 2 つは JIS の範囲外です。ただし、JIS と同じ WCAG 2.0 の範囲に限っても、問題が検出されたのは 800 大学(98.8%)で、全体の 803 大学(99.1%)とほとんど変わりません。新しい達成基準を含めたことが結果を押し上げているわけではありません。

単独で最も多かったのは「文字と背景のコントラストが不足」

個別の検出項目で最も多かったのは「文字と背景のコントラストが不足」で、619 大学(76.4%)・のべ 10,187 箇所で検出されました。ブランドカラーの淡い文字色、写真の上に置いた白文字などが典型です。文字が読めるかどうかは配色の好みではなく、コントラスト比 4.5:1(大きい文字は 3:1)という数値で決まります。

区分別では国立大学 71.8%・公立大学 70.6%・私立大学 78.0%で、区分による差はほとんどありません。どの区分にも共通する実装上の問題です。

検出項目の上位(n=810)
内容大学数検出箇所
文字と背景のコントラストが不足619(76.4%)10,187
リンクに読み上げられる名前が無い610(75.3%)6,274
操作対象が小さすぎる・間隔が不十分315(38.9%)3,628
ページに main ランドマークが無い297(36.7%)297
リストの直下にリスト項目以外の要素がある284(35.1%)651
同じロール「navigation」のランドマークが複数あり、名前で区別されてい…274(33.8%)1,034
画像に alt 属性が無い252(31.1%)2,675

調査の要点問題が見つからなかったのは 810 大学中 7 大学

810 大学のうち、機械的に判定できる範囲で問題が 1 件も検出されなかったのは 7 大学にとどまりました。1 ページあたりの問題の種類は中央値で 6 種類、検出箇所は中央値 38.5 箇所です。最も多い大学では 16 種類・1351 箇所が検出されました。

問題が検出された大学の割合は、区分によって大きく変わりません。ただし、検出される問題の種類は区分ごとに異なります(詳細は「区分ごとの傾向」)。

区分別の内訳(中央値)
区分対象問題が検出された大学問題の種類検出箇所
国立大学8583(97.6%)637
公立大学102100(98.0%)633
私立大学623620(99.5%)640

この調査の限界機械が見ているのは、全体の一部にすぎない

ここまでの数字は、すべて自動診断で機械的に判定できた範囲のものです。WCAG の達成基準には、文脈や意味の理解を必要とするものが多く含まれ、一般に自動診断が判定できるのは全体の 3〜4 割程度とされています。残りの達成基準は、そもそもこの調査が見ていない領域です。

そのうえで、今回のデータには別の限界も表れています。自動診断が見にいった項目の中にも、機械が結論を出せずに判断を保留したものがあるということです。たとえば文字色と背景色のコントラストでは、795 大学で保留された箇所が見つかりました。背景が画像やグラデーションの場合、機械には実際の背景色が確定できないためです。

機械が問題と判定できた機械が判断を保留した
自動診断が見にいった項目のうち、機械が結論を出せた割合と保留した割合(n=810、いずれも該当した大学の割合)

つまり、コントラストの 76.4% は機械が判定できた分であって、問題のある大学の上限ではありません。判断を保留された箇所は 98.2% の大学で見つかっており、検出されなかった大学にも人が見なければ分からない部分が残っています。本レポートのすべての数字は、この性質を持っています。

この調査は、個別の大学を評価するものではありません。公表しているのは全体の集計値のみで、大学ごとの結果は公表しません。

また、自動診断で問題が検出されなかったことは「アクセシビリティが確保されている」ことを意味しません。一方、検出された問題が事実であれば、その達成基準には適合していないことになります。ただし自動診断には誤検出が含まれ得るほか、不適合として数えるべきかの判断が分かれる項目も含まれます。適合性の最終的な判断には、人の目による確認が不可欠です。

調査方法再現できる形で記録しています

対象
国立大学 85、公立大学 102、私立大学 625の計 812 大学の公式サイト(悉皆調査)。うち 2 大学はページを取得できなかったため、集計対象は 810 大学です
対象ページ
各大学のトップページ 1 ページのみ(下層ページは対象外)
実施日
2026年9月18日〜19日
画面幅
PC 相当 1280px と スマートフォン相当 320px の両方で診断し、結果を統合
判定基準
WCAG 2.2 レベル AA。国立・公立大学は障害者差別解消法上の行政機関等にあたり、公的機関向けの JIS X 8341-3:2016(WCAG 2.0 に対応)への準拠が求められているため、本調査の結果には JIS の範囲外(WCAG 2.1・2.2 で追加された達成基準)も含まれます
診断エンジン
オープンソースの axe-core 4.11.4 と、リベロジックの独自エンジン Lente Detect 1.6.5 の併用(検出範囲は重複しないよう整理しています)。今回の検出箇所のうち 48.1% は Lente Detect によるもので、ターゲットのサイズ(2.5.8)・フォーカスの可視化(2.4.7)など axe-core だけでは検出されない達成基準を補っています
取得状況
2 大学でページを取得できませんでした(集計から除外)

数値は上記の版・実施日時点のスナップショットです。診断エンジンや判定基準の更新により数値は変動するため、経年比較を行う際は同じ条件での再測定が必要です。

詳細集計ここからは、集計の内訳を項目ごとに示します

前半の調査レポートで示した数字の内訳です。結果は次の 2 つの区分で扱っています。

確定違反
機械的に判定でき、誤検出の少ない項目。「問題が検出された」はこの区分を指します。「検出ページ数」は、その問題が 1 箇所以上検出された大学の数で、同じ問題が同一ページに複数あっても 1 と数えます。
要手動確認
自動診断では判定しきれず、人の確認が必要と判定された項目。問題の有無ではなく「自動診断の限界」を示す数字として扱います。

診断エンジンは Lente Scan と同一の構成です。axe-core 4.11.4 に独自エンジン Lente Detect 1.6.5 を組み合わせ、判定基準の解説には WAS(Web Accessibility Specialist)保持者が整備した辞書(1.0.3)を用いています。

区分ごとの傾向目立つ問題の種類は、区分によって入れ替わる

区分によって、目立つ問題は同じではありません。差が大きく、かつ偶然とは考えにくい(2 比率の差の検定で |z| ≥ 1.96)達成基準を挙げます。どの区分が一律に良い・悪いということではなく、項目ごとに入れ替わります。

区分間の差が大きい達成基準(問題が検出された大学の割合)
達成基準国立大学公立大学私立大学差
非テキストコンテンツ51.8%23.5%33.2%28.2%
リンクの目的 (文脈内)67.1%62.7%78.5%15.7%
情報及び関係性74.1%87.3%80.7%13.1%
フォーカスの可視化23.5%26.5%34.4%10.8%
名前 (name)・役割 (role)・値 (value)84.7%85.3%93.1%8.4%
フォーカス順序2.4%3.9%0.3%3.6%
区分間の差が大きい検出項目(問題が検出された大学の割合)
検出項目国立大学公立大学私立大学差
画像に alt 属性が無い48.2%21.6%30.3%26.7%
リンクに読み上げられる名前が無い67.1%62.7%78.5%15.7%
ページに main ランドマークが無い31.8%47.1%35.6%15.3%
この要素は視覚的に非表示ですが、キーボードフォーカスを受け取ります10.6%10.8%22.0%11.4%
ボタンに読み上げられる名前が無い24.7%19.6%29.7%10.1%
ARIA ロールに必要な子要素が無い10.6%14.7%7.9%6.8%

割合は各区分の対象数に対するものです。対象数の少ない区分では割合が動きやすいため、差の評価には 2 比率の差の検定を用い、|z| ≥ 1.96(およそ 5% 水準)のものだけを掲載しています。検定は最も高い区分と最も低い区分の 2 つを比べたものです。

問題の広がり問題の種類数の分布と、区分ごとの比較

1 ページあたりの問題の種類(分布)

横軸は 1 つのトップページで検出された問題の種類数、縦軸はその大学数です。0 種類(緑)は 7 大学にとどまり、中央値は 6 種類でした。

区分ごとの比較

問題が 1 件以上検出された大学の割合です。いずれの区分でも 9 割を超えており、区分による差は大きくありません。

区分別の集計(対象数・問題あり・中央値)
区分対象数問題ありの大学問題の種類(中央値)検出箇所(中央値)検出箇所(最大)
国立大学8583(97.6%)6371176
公立大学102100(98.0%)633254
私立大学623620(99.5%)6401351
全体810803(99.1%)638.51351

達成基準別の詳細上位の達成基準が意味すること

確定違反が検出された大学数を達成基準ごとに集計し、上位 4 つについて基準の要点を添えます。基準の解説は Lente Scan の辞書(WAS 保持者が整備)の要約です。

4.1.2名前 (name)・役割 (role)・値 (value)レベル A

すべての UI 部品に、支援技術が読み取れる名前・役割・状態が備わっている。

739 大学(91.2%)で検出

1.3.1情報及び関係性レベル A

視覚的に伝わっている構造や関係性が、プログラム的にも伝わるようにマークアップする。

655 大学(80.9%)で検出

1.4.3コントラスト (最低限)レベル AA

テキストとその背景に十分なコントラスト比を確保する。

619 大学(76.4%)で検出

2.4.4リンクの目的 (文脈内)レベル A

リンクテキスト単独で、または周囲のコンテキストと合わせて、各リンクの目的が判断できるようにする。

610 大学(75.3%)で検出

達成基準別・確定違反が検出された大学数(全件)
達成基準名称レベル大学数割合
4.1.2名前 (name)・役割 (role)・値 (value)A73991.2%
1.3.1情報及び関係性A65580.9%
1.4.3コントラスト (最低限)AA61976.4%
2.4.4リンクの目的 (文脈内)A61075.3%
2.5.8ターゲットのサイズ (最低限) WCAG 2.2AA31538.9%
1.1.1非テキストコンテンツA27534.0%
2.4.7フォーカスの可視化AA26132.2%
1.4.10リフロー WCAG 2.1AA10412.8%
1.4.4テキストのサイズ変更AA9712.0%
2.4.6見出し及びラベルAA799.8%
3.1.1ページの言語A708.6%
2.1.1キーボードA273.3%
1.4.1色の用途A91.1%
2.4.3フォーカス順序A81.0%
3.1.2一部分の言語AA10.1%

検出項目別何が、どれだけの大学で検出されたか

検出された大学数の多い順に上位 12 項目を示します。棒の色は重大度(重大 深刻 中程度 軽微)です。重大度は Lente Scan の区分で、達成基準のレベルとは別の軸です。

全項目の一覧(大学数の多い順)
検出項目達成基準重大度出典大学数割合総箇所
要素は色のコントラスト比(最低限)の閾値を満たしていなければなりません1.4.3深刻axe-core61976.4%10,187
リンクには認識可能なテキストがなければなりません2.4.4, 4.1.2深刻axe-core61075.3%6,274
ターゲットサイズが24×24px未満かつ隣接ターゲットとの間隔が不十分です2.5.8中程度Lente Detect31538.9%3,628
ページに <main> ランドマークがありません1.3.1深刻Lente Detect29736.7%297
<ul>および<ol>の直下には<li>、<script>または<template>要素のみを含まなければなりません1.3.1深刻axe-core28435.1%651
同じロール「navigation」のランドマークが複数あり、名前で区別されていません1.3.1軽微Lente Detect27433.8%1,034
画像には代替テキストがなければなりません1.1.1重大axe-core25231.1%2,675
ボタンには認識可能なテキストが存在しなければなりません4.1.2重大axe-core22627.9%716
aria-hiddenが指定されている要素は、フォーカス可能であったり、フォーカス可能な要素を含んでいたりしてはなりません4.1.2深刻axe-core19524.1%1,572
href に javascript: が使用されています。ページ遷移にはリンク(<a href>)を、アクションにはボタン(<button>)を使用してください4.1.2軽微Lente Detect18022.2%1,186
この要素は視覚的に非表示(opacity: 0)ですが、キーボードフォーカスを受け取ります。visibility: hidden の使用を検討してください2.4.7中程度Lente Detect15719.4%7,560
<li>要素は<ul>または<ol>内に含まれていなければなりません1.3.1深刻axe-core15318.9%924
画面に描画されていない(サイズ 0 + overflow: hidden のコンテナ内の)要素がキーボードフォーカスを受け取ります2.4.7中程度Lente Detect14117.4%7,850
見出しレベルが h2 から h5 にスキップしています1.3.1軽微Lente Detect14117.4%203
フォーム要素にはラベルがなければなりません4.1.2重大axe-core13116.2%156
320px幅(PCで400%ズームした状態に相当)で横スクロールが発生し、コンテンツが見切れます1.4.10深刻Lente Detect10412.8%620
ズーム機能やテキストのサイズ変更は無効にしてはなりません1.4.4中程度axe-core9712.0%101
対話的なコントロールはネストされていてはなりません4.1.2深刻axe-core8310.3%417
見出しのテキストが空です(支援技術に伝わる見出し名がありません)2.4.6深刻Lente Detect799.8%105
ARIA入力欄にはアクセシブルな名前がなければなりません4.1.2深刻axe-core739.0%156
特定のARIAロールには特定の子が含まれていなければなりません1.3.1重大axe-core739.0%122
要素にはサポートされているARIA属性のみを使用しなければなりません4.1.2重大axe-core678.3%177
<html>要素にはlang属性がなければなりません3.1.1深刻axe-core678.3%69
フレームにはアクセシブルな名前がなければなりません4.1.2深刻axe-core577.0%87
tabpanel に対応する tab がありません4.1.2軽微Lente Detect435.3%115
<dl>要素は、適切な順序で並べられた<dt>および<dd>のグループ、<script>要素、<template>要素またはdiv要素のみを直接含んでいなければなりません1.3.1深刻axe-core404.9%214
ARIA属性は有効な値に一致しなければなりません4.1.2重大axe-core394.8%72
入力ボタンには認識可能なテキストが存在しなければなりません4.1.2重大axe-core283.5%30
スクロール可能な領域はキーボードでアクセスできなければなりません2.1.1深刻axe-core273.3%58
select要素にはアクセシブルな名前がなければなりません4.1.2重大axe-core273.3%33
特定のARIAロールは特定の親に含まれていなければなりません1.3.1重大axe-core263.2%158
ARIAトグル欄にはアクセシブルな名前がなければなりません4.1.2深刻axe-core222.7%75
同じロール「complementary」のランドマークが複数あり、名前で区別されていません1.3.1軽微Lente Detect212.6%102
画像の代替テキストがファイル名です1.1.1深刻Lente Detect202.5%171
同じロール「banner」のランドマークが複数あり、名前で区別されていません1.3.1軽微Lente Detect182.2%41
要素には禁止されているARIA属性を使用してはなりません4.1.2深刻axe-core151.8%34
tab に aria-controls がありません4.1.2軽微Lente Detect131.6%76
この見出しは option の中にあるため、見出しとしてのセマンティクスが失われています1.3.1中程度Lente Detect131.6%57
role="tab" 内のインタラクティブ要素(a)はセマンティクスが失われます4.1.2中程度Lente Detect131.6%56
<dt>および<dd>要素は<dl>に含まれていなければなりません1.3.1深刻axe-core101.2%197
同じロール「contentinfo」のランドマークが複数あり、名前で区別されていません1.3.1軽微Lente Detect91.1%18
同じロール「search」のランドマークが複数あり、名前で区別されていません1.3.1軽微Lente Detect91.1%18
リンクは色に依存しない形で区別できなければなりません1.4.1深刻axe-core91.1%11
tabindex に1以上の正の値は推奨されません2.4.3中程度Lente Detect81.0%84
行ヘッダーと列ヘッダーの両方がありますが、<th> に scope 属性がありません1.3.1軽微Lente Detect81.0%15
aria-controls の参照先 id="hor_1_tab_item-0" が存在しません4.1.2深刻Lente Detect70.9%49
同じロール「region」のランドマークに同じ名前「1 / 5」が複数あります1.3.1軽微Lente Detect60.7%52
aria-controls の参照先が tabpanel ではなく div です4.1.2軽微Lente Detect60.7%32
ページに <main> ランドマークが 2 個あります1.3.1深刻Lente Detect60.7%18
colspan/rowspan を含む複雑なテーブルです。<th> に scope="colgroup"/"rowgroup" を指定するか、<td> に headers 属性を追加してください1.3.1中程度Lente Detect60.7%6
imgロールを持つ<svg>要素には代替テキストが存在しなければなりません1.1.1深刻axe-core50.6%77
ARIAコマンドにはアクセシブルな名前がなければなりません4.1.2深刻axe-core40.5%33
ボタンの onclick にページ遷移処理があります。ページ遷移にはリンク(<a href>)を使用してください4.1.2軽微Lente Detect40.5%10
画像ボタンには代替テキストがなければなりません1.1.1, 4.1.2重大axe-core40.5%4
使用されているARIAロールは有効な値に一致しなければなりません4.1.2重大axe-core30.4%11
<html>要素のlang属性には有効な値がなければなりません3.1.1深刻axe-core30.4%3
同じロール「navigation」のランドマークに同じ名前「メニュー」が複数あります1.3.1軽微Lente Detect20.3%15
lang属性には有効な値がなければなりません3.1.2深刻axe-core10.1%4
ARIA属性は有効な名前に一致しなければなりません4.1.2重大axe-core10.1%2
同じロール「search」のランドマークに同じ名前「検索フォーム」が複数あります1.3.1軽微Lente Detect10.1%2
ヘッダーセルを持つデータテーブルに role="presentation" が指定されています1.3.1深刻Lente Detect10.1%2
aria-haspopup の値と参照先のロールが一致しません4.1.2軽微Lente Detect10.1%1
ARIA の ID 参照属性(aria-controls / aria-owns 等)の値が空です4.1.2深刻Lente Detect10.1%1
必須のARIA属性が提供されていなければなりません4.1.2重大axe-core10.1%1

出典の「axe-core」は Deque Systems のオープンソースエンジン、「Lente Detect」はリベロジックの独自エンジンによる検出です。総箇所は全大学での検出箇所の合計です。

検出エンジン別自動診断で見える範囲は、エンジン構成で変わる

本調査は 2 つの診断エンジンを併用しました。国際的に広く使われているオープンソースの axe-core と、リベロジックが開発した独自エンジン Lente Detect です。両者は同じ問題を二重に数えないよう検出範囲を整理してあるため、下の内訳に重複はありません。

エンジン別の確定違反(n=810)
エンジン検出項目の種類検出された大学総検出箇所
axe-core 4.11.433787(97.2%)25,301
Lente Detect 1.6.531756(93.3%)23,424
合計64803(99.1%)48,725

axe-core で確定違反が検出されなかった大学は 23 ありましたが、そのうち 16 大学では Lente Detect が問題を検出しています。検出箇所で見ると、全体の 48.1% が Lente Detect による検出でした。

Lente Detect だけが検出した達成基準

本調査の条件では、次の 5 つの達成基準は Lente Detect だけが検出しました。いずれかで問題が検出された大学は 537 大学(66.3%)です。ターゲットのサイズ・フォーカスの可視化・リフローなど、要素の見え方や操作性にかかわる達成基準が中心です。

Lente Detect だけが検出した達成基準(問題が検出された大学数)
達成基準名称レベル大学数割合
2.5.8ターゲットのサイズ (最低限) WCAG 2.2AA31538.9%
2.4.7フォーカスの可視化AA26132.2%
1.4.10リフロー WCAG 2.1AA10412.8%
2.4.6見出し及びラベルAA799.8%
2.4.3フォーカス順序A81.0%

axe-core は WCAG の達成基準に直接ひも付かない推奨事項(ベストプラクティス)を無効にして実行しています。判定の基準を辞書に揃えるための設定で、有効にすれば検出数は変わります。また 2 つのエンジンは担当する範囲を分けて動かしているため、この内訳はエンジンの優劣を比べたものではありません。

要手動確認の内訳機械が判断を保留した達成基準

人の確認が必要と判定された箇所が 1 つ以上あった大学の数です。問題の有無ではなく、自動診断だけでは適合を判断できない範囲がどれだけあるかを示します。

方法に関する注記診断条件と、再現のための情報

診断条件

再現のための情報

実施日
2026年9月18日〜19日
axe-core
4.11.4
Lente Detect
1.6.5
辞書
1.0.3
基準
WCAG 2.2 レベル AA
画面幅
PC 1280px / SP 320px

公表の方針

付録 A調査対象一覧

対象 812 大学の公式サイトトップページ(うち 2 大学はページを取得できず、集計対象は 810 大学)。並び順は対象リストの順(結果とは無関係)です。

国立大学(85)

公立大学(102)

私立大学(625)