Web 无障碍自动诊断实态调查：全国 810 所大学官方网站检测问题的趋势因国立、公立、私立而异（2026年09月19日实施）| 资讯

全国810所大学官方网站无障碍实态调查，突出问题的类型因国立、公立、私立而异

对全国国立、公立、私立大学812所进行了Web无障碍自动诊断调查，对象为各校官方网站首页。调查使用了Web无障碍自动诊断工具「Lente Scan」。

其结果显示，统计对象810所大学中803所（99.1%）的首页检出了自动诊断能够判定范围内的无障碍问题。单页检出处数的中位数为38.5处，问题最多的大学高达1,351处。

检出问题的大学比例分别为国立97.6%、公立98.0%、私立99.5%，按设置区分来看差异不大。另一方面，若按设置区分查看各达成基准的检出率，会发现突出问题的类型因区分而异。

国立大学中，图像替代文本（alt属性）未指定的情况较多。1.1.1「非文本内容」这一达成基准用于判断图像等非文字信息是否有相应的替代文本。检出问题的大学比例为国立51.8%、公立23.5%、私立33.2%。国立大学首页的图像数量并不特别多，未指定图像所在大学的未指定比例也基本相同。国立大学突出的并非「未指定比例高的大学」，而是「存在未指定图像的大学数量」。
私立大学中，链接和UI角色无法传达给辅助技术的问题较多。2.4.4「链接的目的」这一达成基准用于判断是否能从链接文本等清楚地判别链接的跳转目的。检出没有易读性名称的链接的大学比例为私立78.5%（国立67.1%、公立62.7%）。检出在视觉上隐藏但键盘焦点仍会进入的元素的大学比例为私立22.0%，国立10.6%、公立10.8%的两倍以上。这类问题常见于轮播（自动切换幻灯片）和巨型菜单等带有动效的UI实现中。
无论设置区分如何，最常见的都是「对比度不足」。各检出项目中最常见的是文字与背景的对比度不足，在810所大学中有619所（76.4%）的共计10,187处检出了该问题。国立71.8%、公立70.6%、私立78.0%，按设置区分来看差异较小。需要说明的是，当背景为图像或渐变时，自动诊断无法确定实际背景色，因此76.4%这个数字仅限于自动诊断能够判定的部分。

自动诊断能够判定的范围仅涵盖WCAG达成基准的3至4成左右。本调查数据仅限于该范围，不代表对各大学网站无障碍的全面评估。公开的仅为整体统计数据，不公开各大学的诊断结果。对于范围外的内容以及自动诊断无法判定的项目，需要由人工进行确认。

调查对象：文部科学省相关机构链接集中列出的国立85所、公立102所、私立625所、共计812所大学的官方网站首页（仅限首页）。由于2所大学的目标网站不接受自动访问，无法获取数据，统计对象为810所大学。
实施日期：2026年09月18-19日
判定标准：WCAG 2.2 A级
诊断引擎：axe-core 4.11.4、Lente Detect 1.6.5（在 PC 相当 1280px、智能手机相当 320px 的两种情况下进行诊断）