プラットフォーム共通と会話（Virtual Agent）のNow Assist機能紹介と代表機能の動作確認
Now Assist のスキルには、製品名が付いていないものが多くあります。どの製品からでも使う共通部品と、Virtual Agent の会話のスキルです。何をするもので、どこから使い、標準で有効なのか。この記事では179行を7つのグループに分けて整理し、代表として Otto パネルの会話を動かしました。
検証環境：Now Assist デモ環境（Australia Patch 5）/ 2026-10-02 確認
スキルの定義と有効・無効の設定を一覧にしたうえで、代表として Otto パネルの会話を、自作のテスト用インシデント1件で3問だけ動かしました。ほかのスキルは動かしていません。
先に押さえておくこと
Otto パネルや Virtual Agent で使うスキルは9行あり、8行が有効です
会話の品質を採点するスキルは8行あり、すべて無効です
Group and Action は61行あり、54行が有効です。画面に出す設定が入っているのは13行です
画像を読み取る AI Lens は2行とも有効です
Otto パネルで3問を投げると、実行の記録が残った4回はすべて「デフォルトの VA ワークフロー」が答えました。参照したナレッジ記事の的中は、問いによって分かれました
調べたのは、スキルの定義とステータスの2つの表です。そのうえで、会話のグループから代表として Otto パネルの Q&A を動かしました。有効かどうかが分かっても動くかどうかは別の確認になるため、動かした範囲は専用の節にまとめています。
会話と共通部品のOOTBスキルは7つのグループに分かれる
この環境の製品別カタログ（606行）から、会話と共通部品にあたる179行を取り出しました。ステータス表の有効・無効の値は、カタログの値と一致しています。
グループは、カタログに付いている分類名を使いました。分類名が空の行は、Platform は「機能名なし」、Other は「Other」としてまとめています。
表の内容を文字でも書き出します。
会話（Virtual Agent）：9行、有効8（画面に出る設定は7）。Otto パネルでの質問・依頼・要約
会話の品質評価：8行、有効0（0）。会話の出来を採点・分類する
Group and Action：61行、有効54（13）。レコードをまとめて要約・分類する部品
Platform skills：42行、有効36（28）。データ作成・MCP・検索・安全確認
機能名なしのPlatform：19行、有効18（14）。実装支援・ルーティング・計画生成
Other：38行、有効33（24）。契約管理・CSM・ERP などの個別機能
AI Lens：2行、有効2（1）。画像から読み取って入力する
「有効」はステータス表の active、「画面に出る」は in_product_active の値です。前者はスキル自体の有効・無効、後者は製品内で使う設定の値です。実際に画面へ表示されるかどうかは確認していません。
起点は誰が使うか、緑は有効が過半のグループ、灰色は画面に出る設定が少ない内部部品、赤は全件無効
図の起点は、グループの名前と所属アプリから整理したものです。実際に起動して確かめたものではありません。
図の内容を文字でも書き出します。
Otto パネルで質問・依頼する利用者 → 会話（Virtual Agent）：9行・有効8
一覧・フォーム・ワークスペースを開く利用者、管理者・開発者 → Platform skills：42行・有効36
各製品の機能の内部 → Group and Action：61行・有効54（画面設定13）、機能名なしの Platform・Other：57行・有効51
運用・評価の担当者 → 会話の品質評価：8行・有効0
画像を渡す利用者 → AI Lens：2行・有効2
会話（Virtual Agent）のスキルは、Otto パネルでの質問と依頼を受け持つ
Virtual Agent は、チャットで質問や依頼を受け付ける仕組みです。この環境では ServiceNow Otto のパネルがその窓口になっています。会話のグループには9行が入っています。
表の内容を文字でも書き出します。
Q&A Genius Results（Q&Aジーニアス）：有効。ナレッジ記事、外部の資料、アップロードしたファイルから答えをまとめて返す。ファイルは1セッションに1つ、画像は PNG・JPG、文書は PDF・DOCX、いずれも10MBまで
Now Assist Topics（トピック）：有効。定義に説明文は登録されておらず、所属アプリは Virtual Agent
Get Help（ヘルプ）：有効。定義に説明文はなく、所属アプリは Conversational Help
AI agents（AIエージェント）：有効。定義に説明文はなく、所属アプリは ServiceNow Otto AI Agents
Subflows and actions（サブフロー・アクション）：有効。所属アプリは Conversational subflows and actions で、Workflow Studio のサブフローやアクションを会話から使うための構成
Custom skills（カスタムスキル）：有効。所属アプリは AI Skill Kit で、自社で作ったスキルのための構成
Sidebar Standalone Discussion Summarization（サイドバーの議論の要約）：有効。サイドバーの単独ディスカッションを要約する
Now Assist in Conversational Catalog Request（会話でのカタログ申請）：有効。ただし画面に出す設定は無効
Now Assist Multi-Turn Catalog Ordering（複数ターンのカタログ注文）：無効。状態表に行はありません
いちばん説明がそろっているのは Q&A Genius Results です。公式ドキュメントによると、Platform ワークフローのスキルで、既定で有効です。止めるときは AI Admin Hub の AI Skills から Platform を開き、スキルのカードで Deactivate skill を選びます。
会話でのカタログ申請は、公式ドキュメントでは Virtual Agent でカタログアイテムを申請するための、生成AIによる会話体験と説明されています。Premium chat では、Catalog Agent が申請を最後まで受け付けます。
対象外のカタログアイテムは、従来の申請に切り替わる設計です。この環境では、有効でも画面に出す設定が無効なので、導入時にこの設定の意図を確認する必要があります。
状態表を開くと、会話のスキルの設定が行で見られます。画像の①は会話でのカタログ申請（Now Assist in Conversational Catalog Request）で、アクティブは true、アクティブな製品は false になっています。②のアクティブな製品の列は、ほかの6行がすべて true でした。この画面に出る行は7行で、上の9行との差は2件です。
Now Assist Multi-Turn Catalog Ordering：スキル構成はありますが、状態表に行そのものがありません。状態表には出ないのが正しい状態です
Now Assist Q&A Genius Results：REST で確認すると状態表に行があり、アクティブもアクティブな製品も true です。画像の一覧に出なかった理由は確認できていません
表の9行目は、画面では Sidebar Standalone Discussion Summarization と表示されます。表の Sidebar Discussion Summarization と同じ会話のスキルで、表記だけが異なります。
Subflows and actions を使う利用者には、役割が要ります。公式ドキュメントに示されている役割は次のとおりです（抜粋）。
Virtual Agent administrator
Workflow Conversational Admin
Flow/Action Designer Conversational Workflow
自由文を送ったとき、どのワークフローが答えるか
別記事の日本語インシデントの試行では、Otto パネルに自由文を送った実行のすべてで、答えたワークフローは「デフォルトの VA ワークフロー」でした。「インシデントアシスト」のような専用のワークフローは、一度も呼ばれていません。候補のボタンも、22種のうちインシデントアシストは出ませんでした。
この観察は、その環境・そのタイミングのものです。この記事では再実行していません。会話のスキルを導入範囲に入れるなら、自由文とボタンのそれぞれで、どのワークフローが起動するかを事前に確認します。
Otto パネルの会話の検証
ここで動かしたのは、会話のグループにある「Otto パネルでの質問」です。Otto パネルは、画面の端から開く Now Assist のチャットで、Virtual Agent の窓口にあたります。利用者が最も触れやすい機能で、導入後に最初に問い合わせが来るため、代表に選びました。動かしたのは次の3問で、どれも新しい会話から1問だけ送っています。
一般的な問い合わせ（FAQ）：「VPNに接続できないときの対処方法を教えてください」
手元のナレッジ記事に無さそうな問い合わせ：「経費精算システムで申請の送信時にエラーが出るときの対処方法を、ナレッジ記事から探してください」
自分のインシデントについての質問：「INC0019643 の内容を要約してください」
試行の規模は、この3問を2回ずつ（計6回）です。テスト用のインシデント1件を開いた SOW のパネルから送りました。カタログ申請やパスワードの再設定のように記録やアカウントを変えうる問いは、送っていません。この環境にはパスワード再設定のトピックが入っており、操作に使っているログインのパスワードを変えてしまうためです。
問いに使ったテスト用インシデント
3問目の元になる INC0019643 は、動かす前にテスト用に1件作ったものです。件名は「記事検証: 経費精算システムで申請の送信時にエラー（E-5031）が出る」で、説明欄には次の内容だけを書きました。
経費精算システムで申請を送信するとE-5031のエラーが出る
昨日までは送信できていた
再起動しても同じ
依頼者はテスト用のユーザーで、メールアドレスは空です。作業メモやコメントは入れていません。2問目の問いは、この件名と同じ話題で、ナレッジ記事に答えがあるかを見るものです。
1問目：FAQ には、ナレッジ記事を3件参照して答えた
質問（①）を送ると、パネルは「関連情報をお調べいたします」と返し、「AI ステップを表示」（②）の下に回答（③）を出します。回答は47.3秒と54.2秒で出ました。
回答の下の「ソースを表示」を開くと、参照した KB 記事は次の3件でした。
VPN アクセスの問題
ネットワークインフラストラクチャとファイアウォール管理
How to configure VPN for Apple Devices
回答は Apple 端末の設定手順と、接続場所と回線の種類で切り分ける案内の2本立てです。
回答には、KB 記事に書かれていたサーバー名や共有の接続キーが、そのまま含まれていました。KB 記事に接続用の値が書いてあれば、会話の回答にもその値が出ます。会話を有効にする前に、KB 記事に認証用の値が入っていないかを棚卸しします。
2問目：答えが無いときは、「見当たらない」と一般論に切り替えた
質問（①）に対する回答（③）は、「提供資料内で直接一致するナレッジ記事は見当たりませんでした」で始まりました。続けて、一般的な確認項目を並べています。入力内容の誤り、ブラウザのキャッシュ削除、通信、システム障害の4つです。最後はサポートへの連絡を勧めています。回答が出るまでは40.9秒でした。
参照元として出た KB 記事は「Troubleshooting Login and Registration Issues for Direct Customer Accounts」の1件です。経費精算とは関係の無い、ログインの記事でした。サポート連絡先として書かれたメールアドレスは、KB 記事にあるひな形の値と見られ、この組織の連絡先ではありません。
画像は2回目の実行です。最初の実行では、外部サービスの経費精算の操作記事（How to File an Expense in Concur）を参照し、レポートの作成手順と領収書の添付方法を案内しました。同じ問いでも、参照する記事と回答の方向が変わります。
3問目：自分のインシデントの要約は、ツールを呼んで「問題」だけを返した
質問（①）を送ると、パネルは「内容を確認し、要約いたします」と返しました。表示（②）は「問題」の1見出しだけです。E-5031のエラー、昨日までは送信できていたこと、再起動しても同じエラーが続くことの3点を、説明欄のとおりに書いています。そのあと「すべて完了しました」（③）で終わります。51.4秒と56.0秒で出ました。
AI ステップには「レコードを要約する」というツールの名前が出ており、実行の記録にも、このツールが成功の状態で残っていました。次の対応案や、原因の推測は付きません。
3問の評価
評価の段階は、この記事で次のように決めて使います。
修正なし：文章を変えずにそのまま使える
軽微：事実関係は変えず、語句だけ直す
大幅：業務判断に関わる内容の追加・削除・訂正が要る
不採用：書き直しが要り、回答としての効果が薄い
起点は Otto パネルに送った問い、緑は修正なし、橙は軽微、赤は不採用
図の内容を文字でも書き出します。
1問目（FAQ）：軽微。KB 記事の内容に沿った手順で、出典も付く。ただし回答に接続用の値が出るため、KB 記事側の整理が先に要る
2問目（記事が無い問い）：不採用。「見当たらない」と書く点は正しいが、続く一般論は経費精算に結びつかず、出典の記事も無関係。最初の実行の結果とも食い違う
3問目（自分のインシデントの要約）：修正なし。説明欄の3点と一致している。ただし「問題」だけで、対応案は出ない
実行の記録が残った4回は、すべて「デフォルトの VA ワークフロー」が処理していました。専用のトピックやワークフローが選ばれた記録はありません。
回答の確認にかかる時間は測りませんでした。ゼロから書く場合との比較も行っていません。3問はどれも短い問いで、長い会話や複数の記録をまたぐ問いでの精度は未確認です。
作成したテスト用インシデント・実行の記録・会話のメッセージは、検証のあとに削除しました。会話の本体2件だけは削除が拒否され、中身のない状態で残っています。メールの送信は、この操作では発生していません。
会話の品質評価のスキルは、8行すべて無効
Conversation Evaluator は、会話の出来を AI で採点する仕組みです。公式ドキュメントでは、AI Control Tower の一部として会話の評価を行い、その結果を Conversation Improvement Themes が長期の傾向に変えると説明されています。
この環境では、8行すべてが無効で、画面に出す設定も無効です。
Truthfulness Hallucination Chat Eval（事実性・ハルシネーション）：会話の根拠にない、捏造や不正確な応答を検出する
Context Retention（文脈の保持）：会話中に出た情報を、後半で使えていないことを検出する
Coherence Chat Evaluation（一貫性）：応答の論理の流れや構成の問題を検出する
Smooth Flowing Conversation Chat Eval（会話の流れ）：反復する応答に陥り、会話が進まないことを検出する
Inadequate Slot Filling Chat Eval（スロット入力の不備）：インテントを認識できない、スロット入力を誤るなどを検出する
Intent Accuracy Chat Eval（インテントの正確さ）：主な要求を正しく解釈して答えているかを見る
Conciseness Chat Eval（簡潔さ）：要点を外した余計な応答や、冗長な応答を検出する
Chat topic classifier（チャットのトピック分類）：トランスクリプトを入力して、チャットを分類する
導入前に決めるのは、会話の品質を継続して見る必要があるかどうかです。必要なら、AI Control Tower と Conversation Improvement Themes の導入範囲と合わせて有効にします。
公式ドキュメントでは、Conversation Improvement Themes が使うモデルは OpenAI、Gemini、Claude です。Gemini と Claude は、OpenAI より多くのアシストを消費する場合があると書かれています。
Group and Action は、レコードをまとめて処理する内部部品
Group Action Framework（GAF）は、似たレコードをグループに分け、代表のレコードにだけ生成AIを使う仕組みです。公式ドキュメントでは、LLM 呼び出しのコストを減らせると説明されています。大量のデータにも対応できます。
スキルは次の5種類です。
グルーピング
トピックの命名
アクション戦略
アクションマッパー
アクションリデューサー
公式ドキュメントでは、これらのスキルは GAF 専用で、自作のエージェント型ワークフローに単独では加えられないと書かれています。
61行を系統別に並べると、有効な行数と画面に出す設定の行数の差が見えます。
表の内容を文字でも書き出します。
GAF ITSM：18行、有効11。IT サービス管理向けのグルーピング、トピック、アクション戦略、マッパー、リデューサー。Insights ダッシュボード用や Suggested Steps 用も含む
GAF CSM：12行、有効12。カスタマーサービス向けの同じ5種類。Trending Topics 用や Suggested Steps 用も含む
GAF HR：9行、有効9。人事向けの同じ5種類と、ナレッジ不足（KB Gap）の分析用。画面に出す設定があるのは HR GAF Group の1行だけ
Insights Clustering：9行、有効9。インシデントや会話のグルーピング、トピック生成、解決手順の生成。画面に出す設定は7行
List AI：5行、有効5。一覧のレコードをグループ化し、トピックを生成する。画面に出す設定は0行
AI Agent Advisor：5行、有効5。Agent Assignment、Artifact Extraction、Agent Creation、On-Instance Tool Match、Resolution Step Generation。画面に出す設定は5行すべて
その他：3行、有効3。GAF topics、GAF Pov clustering、ACTIN Batch Categorization
54行が有効でも、画面に出す設定が入っているのは13行だけです。残りの呼び出し元は確認していません。各製品の機能が内部で呼ぶ部品の可能性があります。導入するときは、個々のスキルを選ばず、使う製品の機能（たとえば Trending Topics）を有効にして、必要なスキルが連動するかを確認する流れが合います。
状態表で名前に GAF を含む行を並べると、2つの列の差が見えます。画像の範囲では、①アクティブの列は true、②アクティブな製品の列は false です。この表示は42行で、本文の61行は Group and Action 全体のため、名前に GAF を含む行より多くなります。
Platform skills は、データ作成・MCP・安全確認など管理者向けが中心
Platform skills は42行あります。利用者が画面で使うものより、管理者・開発者が使う部品が目立ちます。
AI Data Kit：12行、有効10。テーブルや列の説明の生成、データの生成、データ品質の判定。公式ドキュメントでは、データセットをカタログに加え、AI Skill Kit のスキル開発・評価に使うとされる
Model Context Protocol Server：7行、有効7。MCP のツール呼び出しの記録（Action、Subflow、Playbook、Scripted REST、Knowledge Graph、内部）と使用量。画面に出す設定は2行
Platform AI Agents and Skills：8行、有効7。サーベイ分析、問題の調査、プロアクティブなエスカレーション、次のツールの推奨など
AI Security and Privacy：4行、有効4。LLM の出力のセキュリティポリシー違反の検出、エージェントの逸脱の検出、AWS IAM の特権ポリシーの確認など
List AI Experience：3行、有効2。AI Filter Assist、レコード変更の追跡、一覧の要約（無効）
単独の8行：Navigation、Websearch AI search answers、Catalog item forms slot fill、AI Gateway Usage、TextToResult、Now Assist in Standard Ticket Page、Sentiment Analysis for Playbooks（無効）、IPE Supervision（無効）
利用者が直接触るものとして分かりやすいのは、AI Filter Assist です。公式ドキュメントでは、ワークスペースの一覧で、日常の言葉から検索条件を作る機能とされています。Pro Plus ライセンスが必要で、必要な役割は workspace_user です。
MCP 関連の7行は、この環境ではすべて有効です。画面に出す設定は2行です。MCP の外部公開を検討する場合は、使用量を記録する MCP Server Usage の扱いを、導入前に決めます。
機能名のない Platform 19行と Other 38行は、個別の機能が混ざっている
カタログの分類名が空の Platform が19行、Other が38行あります。製品別の機能に近いものが混ざっており、共通部品とは言い切れません。
機能名なしの Platform（19行、有効18）は、次のように分かれます。
実装・セットアップ支援（5行）：自然言語の会話を技術的な意図にまとめ、要件の抽出、実装計画の生成、変換マップの作成までを助ける
ITSM のルーティングと分類（2行）：Incident Routing Rule Recommender、Industry Category Recommender
検索（3行）：検索プロファイルの特定、RAG のクエリの書き換え、アナリティクスの質問応答
画像・タスク（3行）：Multimodal Captioning（無効）、Image to task config、Task Classify Tasks Skill Config
計画の生成（3行）：作業計画、解決計画、サービス改善の提案
人事とリクエストの振り分け（3行）：HR case service prediction、Next Best Action HR Case Skill Config、Universal Request Router Skill Config
Other（38行、有効33）は、所属アプリで見ると次のとおりです。
Platform AI Agents and Skills：8行。Optimal Ticket Assignment、Step Decomposer、Get Child Record details など、エージェントの部品
CSM のエージェント集：6行。Live Agent Assist の応答生成、会話の分析、クエリの強化など
契約管理（Contract Management）：5行。契約の検索、クエリの分類、条項の有無の評価など
ERP のゼロコピー連携：2行。ERP Data Query Skill、ERP Data Discovery
ITSM のエージェント集：2行。利用者向けの操作説明の生成、関連テーブルからのタスク情報の組み立て
AI Search：2行。Synthetic Utterance Generator v2（無効）、Popularity Signal LLM Labeling Tool
AI Experience Framework：2行。AIUX ウィジェットの作成・更新
その他の個別機能：11行。Outline（画面の要約）、VoiceInputVTT（音声入力）、Form Autocomplete、Smart Priority Score Generator、Prompt Segmentation、Service Quality（無効）など
製品別のスキルは、関連記事の製品別一覧に載っています。この記事の対象は、製品名が付いていない部分です。
AI Lens は、画像や手書きの内容を読み取ってレコードに入力する
ServiceNow AI Lens は、画像・手書き・Web サイトなどの視覚データを読み取り、答えたり、操作したりする生成AIのアプリです。公式ドキュメントでは、管理者が AI Lens の Platform スキルを有効にし、利用者は抽出したデータでフォームを自動入力して、内容を事前に確認できると説明されています。複数の画像から傾向を集める使い方も載っています。
この環境の2行は次のとおりです。
ServiceNow AI Lens：有効。画面に出す設定も有効
AI Desktop Actions：有効。ただし画面に出す設定は無効
導入範囲は、使う人と動き方の種類で決める
179行を1行ずつ判断せず、使う人と動き方の種類で範囲を決めます。
利用者が画面で使う機能は、権限と起動の経路を先に決める
Q&A Genius Results、AI Filter Assist、AI Lens が当たります。例えば Q&A Genius Results は既定で有効なため、ナレッジの範囲と外部資料の接続先を決めてから案内します。AI Filter Assist は、Pro Plus ライセンスと workspace_user の役割が前提です。
管理者・開発者が使う部品は、有効にする理由がある範囲だけにする
AI Data Kit、MCP、AI Security and Privacy が当たります。有効な行が多くても、用途がなければ使いません。MCP の使用量の記録や、AI Data Kit のデータ生成は、使う開発チームがいるかどうかで判断します。
内部部品は、使う製品の機能から有効にする
Group and Action が当たります。GAF 専用のスキルは、単独では呼べません。ITSM や CSM の機能を有効にしたあとで、連動するスキルが有効になっているかを確かめます。
評価の部品は、継続して見る体制があるときに有効にする
Conversation Evaluator が当たります。有効にした後の動作は確認していません。結果を見て改善する担当者と、利用量の見込みを先に決めておく必要があります。
4種類の比較
表の内容を文字でも書き出します。
画面で使う（会話・AI Lens）：権限と起動の経路を決める。先に見る列は画面に出す設定
管理者・開発者向け（Platform skills）：使う開発チームがいるかを決める。先に見る列は有効
内部部品（Group and Action）：使う製品の機能を決める。先に見る列は両方
評価の部品（品質評価）：結果を見る担当者を決める。先に見る列は有効
実機を見て気づいたこと
「有効」の列が2つあり、片方だけが画面の設定を表す
ステータス表には active と in_product_active があります。Group and Action では、54行が有効でも画面に出す設定は13行です。有効の列だけで導入状況を判断すると、画面に出ないスキルまで使える数に入ります。棚卸しでは2列を並べて見ます。
会話の品質評価は、8行すべてが無効だった
Conversation Evaluator の8行は、すべて無効です。AI Control Tower を導入しても、評価の部品が無効のままなら採点は始まりません。品質を測りたい場合に、評価のスキルを別に有効にする作業が要るかどうかは、有効化して確かめる必要があります。
製品名のないスキルにも、特定の製品のものが混ざっている
機能名なしの Platform と Other には、CSM の Live Agent Assist や契約管理のスキルが入っています。分類名だけで共通部品と決めると、使わない製品のスキルまで共通扱いになります。棚卸しでは、所属アプリの名前も合わせて見てください。
付録
用語
スキル：Now Assist の機能の単位。それぞれが有効・無効の設定を持つ
Virtual Agent：チャットで質問や依頼を受け付ける仕組み
Otto パネル：画面の端から開く Now Assist のチャットのパネル
GAF（Group Action Framework）：似たレコードをまとめ、代表にだけ生成AIを使う仕組み
MCP（Model Context Protocol）：AI が外部のツールを呼ぶための取り決め
製品名は公式ドキュメント上は ServiceNow Otto ですが、画面では Now Assist の表記が残っています。この記事は画面の表記に合わせます。
試行の規模
確認したもの：スキルの定義表とステータス表（どちらも読み取りのみ）。カタログの606行のうち179行を対象にした
実行したもの：Otto パネルの会話を、3問×2回（計6回）。テスト用インシデント1件を開いた SOW のパネルから送った
画面操作：ステータス表のリストの撮影と、パネルの3問の撮影。設定の変更や有効化はしていない
自由文の観察：「自由文を送ったとき、どのワークフローが答えるか」の節は別記事の試行の引用。今回の3問の結果は専用の節に書いた
到達しなかった範囲
会話以外のスキルが実際に動くか、動いたときの出力の品質
起動する画面とボタン。図の起点は名前と所属アプリからの整理で、起動は確かめていない
Platform 分類の他のグループ（Knowledge、AI Control Tower、Actionable Insights など）
契約上の課金や、アシストの消費量
自分の環境で確認するときのURL
スキルの有効・無効：/sn_nowassist_skill_config_status_list.do
スキルの構成：/sn_nowassist_skill_config_list.do
公式ドキュメント：
検証範囲とおことわり
2026-10-02に、Australia（Patch 5）の Now Assist デモ環境で、定義とステータスは REST の読み取りで確認しました。加えて、Otto パネルの会話を3問×2回だけ動かしました。ほかのスキルの動作は確かめていません。
未確認のこと：
会話以外の各スキルの実行結果と品質
Group and Action の13行以外が、実際にどの製品の機能から呼ばれるか
会話のスキルを自由文から呼べる条件
品質評価のスキルを有効にしたときの動作と利用量
