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AIDB Daily Papers

LLMを活用した視覚障がい者向けモバイルアクセシビリティ向上システム「Insight」

原題: Insight: Enhancing Mobile Accessibility for Blind and Visually Impaired Users with LLMs
著者: Joshua Owusu Ansah, Anuj Kapoor, Ayush Khanna, Manvika Vinod, Precious Njeck, Shuai Gao
公開日: 2026-05-10 | 分野: LLM Android cs.AI cs.HC HCI アクセシビリティ

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 視覚障がい者向けモバイルアクセシビリティサービス「Insight」を開発しました。
  • 既存サービスより精神的負荷とタスク時間を削減し、対話型インターフェースが好評でした。
  • LLMベースのインターフェースはモバイルアクセシビリティを大幅に向上させる可能性を示しました。

Abstract

This research paper addresses the limitations of current mobile accessibility services like TalkBack, which provide manual gesture-based sequential feedback to BVI users. Motivated by the promise of large language models (LLMs), this paper introduces Insight, an Android accessibility service that provides natural language interaction and real-time summarization of the screen. The paper performs a within-subject experimental study with users to compare Insight and TalkBack on usability factors. Results show Insight reduced mental effort and task time, and was preferred because of its dialogue interface, but users felt the need for interruption management. Results show LLM-based interfaces can significantly improve mobile accessibility, and describe the potential of hybrid solutions combining gesture and dialogue modalities towards more inclusive design.

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