調査の要点問題が見つからなかったのは 90 自治体中 3 自治体

90 自治体のうち、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 3 自治体にとどまりました。1 ページあたりの問題の種類は中央値で 4 種類、検出箇所は中央値 18.5 箇所です。最も多い自治体では 13 種類・146 箇所が検出されました。

問題が検出された自治体の割合は、区分によって大きく変わりません。しかも同じ実装が繰り返し見つかっています。たとえば最も多かった「リンクの遷移先に javascript: を使用」は、74 自治体・全ての区分で検出されました。区分を問わず同じ形の問題が並ぶことから、ウェブ制作の現場で広く使われている実装パターンの影響が大きいと考えられます。

達成基準別9 割超の自治体で、支援技術に部品が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 92.2%、1.3.1「情報及び関係性」が 63.3% と突出しました。いずれも、支援技術に対して「この部品が何であるか」が正しく伝わらない類の問題です。

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 39 種類の項目のうち、4.1.2 には 18 種類、1.3.1 には 12 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。自治体が公的に求められている JIS X 8341-3:2016 は WCAG 2.0 に対応するため、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 86 自治体（95.6%）で、全体の 87 自治体（96.7%）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「リンクの遷移先に javascript: を使用」

個別の検出項目で最も多かったのは「リンクの遷移先に javascript: を使用」（リンク（<a>）の遷移先に javascript: を書く実装）で、74 自治体（82.2%）・のべ 724 箇所で検出されました。見た目はリンクでも、キーボードや支援技術からは「どこへ行くのか分からない要素」になります。ページ遷移はリンク、その場の操作はボタン（<button>）という使い分けで解消できる問題です。

区分別では都道府県 78.7%・政令指定都市 90.0%・東京 23 区 82.6%で、最も高い区分と最も低い区分で 11.3% の開きがあります。

ただし、javascript: の扱いには幅があります。適切な実装とは言えない一方で、どの達成基準の不適合にあたるのか、そもそも不適合として数えるべきかは、専門家の間でも判断が分かれます。リンクとして操作でき、名前も役割も機械的に取得できるためです。本調査では検出した問題を重大度で振り分けており、この項目は最も軽い「軽微」に分類しています。件数の多さは、深刻さではなく広がりの指標として読んでください。

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、全 90 自治体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。

つまり、コントラストの問題が 8.9% だったことは「91% の自治体に問題がない」という意味ではありません。機械が判定できた分が 8.9% で、残りは人が見なければ分からない、ということです。本レポートのすべての数字は、この性質を持っています。

調査方法再現できる形で記録しています

対象

都道府県 47、政令指定都市 20、東京 23 区の計 90 自治体の公式サイト（悉皆調査）

対象ページ

各自治体のトップページ 1 ページのみ（下層ページは対象外）

実施日

2026年9月11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。自治体が公的に求められている JIS X 8341-3:2016 は WCAG 2.0 に対応するため、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 60.8% 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

90 自治体すべてでページを取得でき、欠測はありません

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。

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、縦軸はその自治体数です。0 種類（緑）は 3 自治体にとどまり、中央値は 4 種類でした。

区分ごとの比較

問題が 1 件以上検出された自治体の割合です。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。

• フォーカスの可視化（2.4.7）は都道府県が 29.8% と最も高く、東京 23 区の 0.0% を上回ります。

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。

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自治体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。

検出項目別何が、どれだけの自治体で検出されたか

検出された自治体数の多い順に上位 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。

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。総箇所は全自治体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。

axe-core で確定違反が検出されなかった自治体は 21 ありましたが、そのうち 18 自治体では Lente Detect が問題を検出しています。検出箇所で見ると、全体の 60.8% 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自治体は 45 自治体（50.0%）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。

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 つ以上あった自治体の数です。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。

• コントラスト（1.4.3）は全自治体で要手動確認が発生しました。背景画像やグラデーションの上に置かれた文字は、機械的にコントラスト比を計算できないためです。
• リンクの目的（2.4.4）や名前・役割・値（4.1.2）の要手動確認は、リンクやボタンのテキストが文脈上十分かどうかを人が判断する必要があることを示します。
• 本レポートに現れない達成基準（キーボード操作、代替テキストの妥当性、エラー時の案内など）の確認には、専門家による手動診断が必要です。

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

• 診断には Lente Scan の製品と同じエンジン・辞書を使いましたが、実行環境は製品のクラウドではなくローカルのブラウザ（GPU あり）です。製品の 30 秒タイムアウトで取得できないページを取り逃さないための選択で、検出ロジックは同一です。
• ブラウザの識別子（User-Agent）は一般的な PC ブラウザ相当に設定しました。自動化ブラウザをブロックするサイトによる欠測を避けるためです。
• ページの読み込み待ち時間は製品より長く取り、取得できなかった場合は 1 回だけ再試行しました。今回の調査で取得できなかった自治体は 0 件です。
• 各トップページは初期表示の状態で診断しました。ログイン後の画面、操作後に現れるコンテンツ、下層ページは対象外です。

再現のための情報

実施日

2026年9月11日

axe-core

4.11.4

Lente Detect

1.6.5

辞書

1.0.2

基準

WCAG 2.2 レベル AA

画面幅

PC 1280px / SP 320px

公表の方針

• 本レポートに掲載するのは集計値のみで、個別の自治体の結果は公表しません。
• 各サイトの WCAG 適合・不適合を断定するものではありません。
• 調査対象の自治体への個別の通知や営業は行っていません。