情報処理学会 インタラクション2026

公共空間や都市施設のバリアフリー化が進む一方で，障害者や高齢者が移動時に直面する物理的バリアは依然として多く，詳細なアクセシビリティ情報が求められている．ボランティアによるクラウドソーシングを用いたバリア情報収集が行われることもあるが，彼らに詳細なバリアに関するテキスト記述を求めることは困難であり，収集される情報には記述の質や粒度にばらつきが生まれる．一方，大規模言語モデル（Large Language Model，LLM）と視覚情報処理技術の統合により，画像から自然言語による説明文の生成が可能となった．このアプローチを用いると低コストで大量のバリア画像の描写が取得できる可能性があるが，LLMによる生成文は視点の偏りを含むという問題点がある．そこで本研究では，LLMに特定の “役割” や “視点” を与えるロールプレイ手法を用い，異なる障害種別や利用者視点に応じた多様な説明文生成の可能性を検討する．