汎用アクセシビリティ・エージェントの構築—そのプロセスで得られた学び

概要

GitHubがアクセシビリティ課題の自動検知・修正を目指して開発したAIエージェントの試行錯誤と、サブエージェント構成による精度向上の知見を紹介。

詳細内容

GitHubは、フロントエンド開発におけるアクセシビリティ（a11y）の障壁を自動的に解消するための実験的なAIエージェントを試験運用しています。このエージェントは3,500件以上のプルリクエストをレビューし、68%の解決率を達成しました。技術的な特筆点として、単一の巨大なプロンプトではなく、「レビュアー（調査・研究）」と「実装者（修正実行）」の2つの役割に分かれたサブエージェント構成を採用しています。各エージェントはテンプレート化されたスキーマを介して通信し、線形なステップで処理を実行することで、トークン消費の抑制と回答の安定性を両立しています。また、AIの限界を認め、ドラッグ＆ドロップなどの高リスクなUIパターンや複雑すぎるコードについては自動修正を行わず、専門チームへエスカレーションするロジックを組み込むことで、信頼性を担保しています。LLMが学習データの影響で生成しがちな不適切なa11yパターンを克服するため、過去の修正実績をコーパスとして活用する重要性も強調されています。

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