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title: 251220 NVDA日本語版開発の舞台裏とAI活用の最前線
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author: [Takuya Nishimoto](https://convert.docswell.com/user/nishimotz)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: スクリーンリーダーNVDAの本家版と日本語版の開発を例に、AIがどのように開発を支え、次の可能性を広げているのかを紹介します。  https://nvdajp2025.peatix.com/  NVDA日本語チームチャリティートーク2025
published: December 21, 25
canonical: https://convert.docswell.com/s/nishimotz/KWM2XJ-2025-12-21-214101
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NVDA日本語版開発の舞台裏とAI活用の最前線
• 概要
• いまやオープンソース開発の現場でも、テスト自動化やコーディング
AIの活用が進んでいます。本トークでは、スクリーンリーダーNVDA
の本家版と日本語版の開発を例に、AIがどのように開発を支え、次の
可能性を広げているのかを紹介します。
• 西本卓也
• 株式会社シュアルタ代表。博士（工学）、情報処理安全確保支援士。
NVDA日本語チームの運営とNVDA日本語版の開発に携わっている。
ウェブアクセシビリティ基盤委員会（WAIC）委員として、支援技術の
検証と普及にも取り組む。PyCon JPなど技術コミュニティ活動にも積
極的に参加。


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# Page. 3

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開発者に求められるスキルの変化
• 何を作るかを定義する
• AIを統率・委任する
• 成果物の正しさと品質に責任を持つ
• https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2512/19/news081.html
• https://github.blog/news-insights/octoverse/


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ロボット掃除機の「境界線テープ」


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NVDAとAIの活用


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NV Access のロードマップ
• AI画像説明
• インターネットに情報を送信しない
• 2026.1 では英語だけ対応
• 230MBのGPT2モデルをあとからダウンロード
• NVDAヘルプAIチャットボット？
• NVDAに関する質問に答える
• AIを統合していく
• 無料で安全で高性能でプライバシーに配慮


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NVDAはどう変わるか
• NVDA 2025.3 まで = 32ビット
• Windows 64ビット版と64ビットアプリに対応する拡張
• 32ビットアプリの開発を続けることが困難になった
• NVDA 2026.1 から = 64ビット
• Windows 32ビット版で動作しない
• NVDA 2025.x 対応のアドオンが使用できない
• AIを統合しやすくなる
• 64ビットアプリに最適化できる


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NVDAの翻訳とAI


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# Page. 10

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• TM = 翻訳メモリ
• MT = 機械翻訳


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翻訳ツールのAI機能の限界
• 英語のテキストに対して日本語訳の候補が提示される
• 選んでそのまま使う
• 書き直す、自分で翻訳、他のAIに相談
• いままで NVDA はどういう用語や表記を使ってきたか
• Windows や Word や Excel ではどう表記されているか
• ルールとコンテキストが重要
• 「キャレット」か「テキストカーソル」か
• 「マウスポインタ」か「マウスカーソル」か
• Math は「数学」か「数式」か


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# Page. 13

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# Page. 14

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NVDAの開発とAI


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チケット駆動開発
• Plan = 計画
• チケット (issue) を作る
• Do = 作業
• Check = 検証
• レビューをする
• テストをする
• Action = 改善
• チケットに作業と議論を残す


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バージョン管理とブランチ運用
• 履歴と派生版の管理
• ブランチ（枝分かれ）
• アルファ / ベータ / リリース候補
• 作業のためにさらに分岐
2026.2
2026.1
2025.3
• Do の成果 ＝ 変更履歴（差分）を Check する
• 追加した行、書き換えた行、削除した行
• ブランチの更新で自動化
• CI/CD 継続的インテグレーション、継続的デリバリー


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1回のCI/CDに45分かかる


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分散バージョン管理(Git/GitHub)
ビルド環境
CI/CD
クラウド
作業フォルダー
AI
作業フォルダー
作業フォルダー


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日本語版への本家版の取り込み
本家版
日本語版


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NVDA 2026.1jp にむけた作業
本家ベータ版
2025.3.x jp
日本語版
ドキュメント
日本語ベータ版
日本語アルファ版


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何が起きたか
• 64ビット対応を一気に進めようとした実験ブランチ
• テストが不足したままマージを進めた
• あとからテストを成功させようと修正したが直せない
• 原因分析
• 複数の変更を一度にやろうとした
• 各段階で確認が足りなかった
• 開発環境で確認しやすくする準備が足りなかった


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教訓：品質保証の原則
• 小さな単位で進める
• 段階的な検証を必須とする
• 完了の定義を明確化する
• 問題が発生したら即座に解決
• 開発環境の事前整備を優先する


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成功したアプローチ
• 2025.3.x jp を維持しながら、段階的に
• 開発環境の整備
• 日本語テキスト解析のテストを改善し、修正サイクルを短縮
• 32ビット、64ビットの両方で C++ コードをビルド
• scons.bat jtalkSync TARGET_ARCH=(x64|x86)
• アーキテクチャ別のビルドが独立して実行可能に
• すべてをソースコードからビルドしなおす
• 本家版との差分の最小化
• どのファイルを修正すればいいのか明確
• ビルドプロセスの無駄をなくす


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マトリクス実行をローカル開発環境で
• jp smoke test
• 音声エンジン、点訳エンジンの主要なテキスト解析処理
• NVDA を起動することなく単独で動作確認
• PowerShell スクリプト化
• オプションで32ビットと64ビットの両方に対応
• 64ビットでのaccess violationエラーの修正
• 原因は ctypes のポインタ型の指定不足
• 実験ブランチで発生した問題を安全に再現できた
• AI が問題を検出して修正、再発も自動的に検出


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マトリクス実行をCI環境で
• 32ビット版のテストに jp smoke test を統合
• 64ビット環境で jp smoke test だけを実行
• 最初は失敗した
• エラー処理を改善し、失敗の検出を早くする
• デバッグログを改善
• 仮説を立てながら調査
• Shift JIS 環境の Windows であれば成功すると判明
• 対策は最後に行う
• 今後の点訳エンジンの改善もやりやすくなった


# Page. 26

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# Page. 27

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コーディングAIの主要な形式
• 予測補完
• Do を支援する
• IME の予測機能に似ている
• チャット
• Plan から Do をこなす
• エラーメッセージ
• エージェント
• PDCA ループを自分で回す
• ログ出力ファイルや仕様書を整備
• コマンド入力で短時間で検証できる環境


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AIがコミットとプッシュをする


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AI で仕事が速くなる？
• AI が動けるように環境を整える
• 自動で PDCA を回して5分で完了
• 複数の仕事を並行で
• 終わったら音で通知
• すぐに自分でやれてしまうこともある
• AI が気づいてくれない
• あえて頼んでしまう
• サボるための AI にはならない


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AI をうまく働かせる
• ログ出力コードを整備する
• AI を使い分ける
• 高速モードや思考モードなど特性がある
• ここぞというときに深いやつを使う
• リミットを回避する
• 複数のAIを併用する
• ひとつだけ書き込み可能にする
• クラウドでレビュー専用AIを使う
• ネットワーク接続が切れないようにする


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ドキュメント駆動開発
• 問題とは現状と目標のギャップ
• 現状はこうなっている
• 目標はこうなっていてほしい
• ドキュメントを作る
• 現状が変化したらドキュメントを直す
• 揺るがない原則を作る
• ドキュメントを読めとAIに指示する
• NVDA 本家が projectDocs を整備している
• 今回の作業のために projectDocs/jp を作った


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成果の正しさと品質に責任を持つ
• 小さな単位で進める
• 段階的な検証を必須とする
• 完了の定義を明確化する
• 問題が発生したら即座に解決
• 開発環境の事前整備を優先する
• 組織での仕事の作法
• AI利用の作法に発展している


