Now Assist は標準で何が入っている？ 製品別のOOTBスキル一覧

Now Assist の導入やライセンス追加を検討するとき、最初につまずくのは「結局、標準で何が使えるのか」が分からないことです。ITSM の要約機能だけが Now Assist だと思われがちですが、実際には ITOM・HRSD・CSM・調達・財務・法務まで、31製品にまたがってスキルが標準搭載されています。

この記事は、それらを製品別に一覧にしたカタログです。デモ用インスタンスで実測しました。OOTB（Out-of-the-box、出荷時から入っている定義）のスキルは606件です（デモ側で追加した42件と、出荷物か判定できなかった12件を除いた数）。

同じ一覧は、契約している製品であれば自分のインスタンスの Now Assist Admin からも確認できます。確認方法は末尾に載せています。

押さえておくこと

• Now Assist は31製品にまたがる606件のOOTBスキルで構成されています（デモ追加・判定保留を除いた件数）

• 公式は workflow → product → feature の3階層でスキルを分類しており、本記事もこの階層に沿って一覧します

• AI エージェントはスキルとは別の仕組みです。この記事では章を1つ割いて違いと件数だけを扱います

• 画面での実際の表示位置や実行結果は、ITSM を掘り下げた別記事の範囲です。ここでは「何があるか」に絞ります

製品ごとの件数は、上位に偏っています

製品ごとのOOTBスキル件数を多い順に並べると、上位12製品で全体の4割強を占めます。

製品別のOOTBスキル件数（上位12製品）

• ITOM：37件

• ITSM：33件

• HRSD：31件

• CSM：29件

• SPM：22件

• SPO：20件

• Risk & Sustainability：17件

• Security Operations：16件

• Knowledge：16件

• AI Control Tower：14件

• Analytics：14件

• CMDB：12件

残り19製品（SAM・CWM・Accounts Payable Operations・LSD・EA など）はそれぞれ1桁の件数です。特定の製品にひもづかない横断機能が263件、複数のスキルから共有される内部部品が83件あります。全31製品の内訳と個々のスキル名は、後述のカタログ本体にまとめました。

• スキル：総数660件／OOTB606件（デモ追加42・判定保留12を除く）

• AI エージェント：総数601件／OOTB446件（デモ追加118・判定保留37を除く）

• エージェント型ワークフロー：総数188件／OOTB130件（デモ追加47・判定保留11を除く）

• ツール：総数2,400件／OOTB1,972件（デモ追加344・判定保留84を除く）

スキルと AI エージェントは別の仕組みです

生成AIスキル（generative AI skill）を、公式の用語集はこう定義しています。

（訳: 生成AIを使って要約や解決メモの生成などを行う、ServiceNow AI Platform の定義済みの機能）

引用元：AI glossary

AI エージェントは、これとは別の仕組みとして定義されています。

（訳: AIエージェントは、LLMとツールやワークフローを使って、利用者に代わりITSM・HR・CSMの作業を完了させる自律的なデジタルワーカー）

引用元：同上（AI glossary）

スキルは決まった1つの処理（要約・生成・分類など）を行う部品で、sn_nowassist_skill_config に606件登録されています。AIエージェントは役割と手順（LLMへの指示）を持ち、ツールを選びながら複数の手順を進める側です。管理画面も、スキルは Now Assist Admin、エージェントは AI Agent Studio と分かれています。エージェントがタスクを進める仕組み（ツール・ワークフロー・オーケストレーター）は Explore AI agents にまとまっており、本記事では、後述の章で仕組みの概要と件数を扱います。この記事が扱うのは、606件のスキルのカタログです。

公式の分類は workflow → product → feature の3階層です

ServiceNow は、スキルを「スキルファミリー」という3階層のマスタで分類しています。上から順に、ワークフローが11件（Platform・Technology・Customer・Employee・Creator・Finance and Supply Chain など）です。次に製品が36件（ITSM・CSM・HRSD・ITOM・CMDB など）、その下に機能（Incident・Case・Journeys など）が続きます。この記事の見出しも、この階層に沿って並べています。

606件のうち製品にひもづくのは343件で、残り263件はどの製品にもひもづかない横断機能でした。Platform skills や Group and Action のように、特定の製品ではなくプラットフォーム全体・複数製品にまたがって働くスキルが中心です。

図の内容を文字でも書き出します。

• 分類の階層は、ワークフロー（11件）→ 製品（36件）→ 機能（Incident・Case・Journeys など）→ スキル構成（OOTB 606件）

• 製品に届かないファミリー（263件、Platform skills・Group and Action など横断機能）も、スキル構成につながる

• スキル構成は capability（生成処理の本体、OOTB 368種類）を指し、26種類は複数のスキル構成が共有する

• 共有の例は Record Summarization。48件のスキル構成が共有し、適用先は40テーブル

スキル構成は、実際の生成処理を capability（OneExtend capability）という部品に委譲する作りです。606件が指す capability は368種類で、26種類は複数のスキル構成から共有されています。もっとも多く共有されているのは Record Summarization です。48件のスキル構成がこれを共有し、incident・change_request・sc_request など40テーブルに適用されています。公式の説明は次のとおりです。

（訳: 生成AIでタスクレコードの要約を作るための capability）

引用元：/sys_one_extend_capability_list.do?sysparm_query=name=Record Summarization（製品同梱の説明文。公式サイトには対応ページがないため、自分のインスタンスで確認する）

つまり「要約スキルが40種類ある」わけではなく、1つの要約処理をテーブルごとに設定し直した構造です。同じ理由で、Resolution notes generation や KB generation のように、同じ名前のスキルが製品ごとに別レコードとして存在する例も18の名前・43件あります。有効・無効の状態も製品ごとに別々です。

製品別スキルカタログ

606件のOOTBスキルを、件数の多い製品から順に一覧にします。それぞれ、機能ごとに「英語の正式名（日本語名）: 何をするか」の形で1件ずつ並べます。日本語名は、一覧で見分けやすいように筆者が付けた言い換えです。

「何をするか」には、製品内の説明文を出荷時のまま引用しています。英語の原文には、直後に（訳: …）の形で日本語訳を添えました。

この一覧は、Now Assist Admin でも製品ごとに確認可能です。ITSM を選んだ状態の例は次のとおりです。

①のツリーで製品を選ぶと、②のとおり、その製品に属するスキルの総数が右に出ます。③のステータス列では、アクティブのものと未開始のものを見分けられます。

この画面の「All 23」には、デモ側で複製したスキルも含まれています。本記事の件数（OOTB606件）は、そうしたデモ追加分と出荷物か判定できなかったものを除いた数です。製品名は英語表記のまま扱います（日本語の定訳が無いため）。

もう1点、606件のうち83件は、利用者が単体で呼ばないクラスタリング・表示構成などの内部部品です。下の製品別カタログでは、この83件をいったん外し、あとの節でまとめて説明します。そのため「上位12製品」の件数（先頭の一覧）と、下の各製品の一覧の件数は、内部部品の分だけ差が出ます（例：ITOM は上位一覧で37件、下の一覧では31件・残り6件は内部部品）。

ITOM

ITOM のスキルは、アラートの分析やサービスマッピング、変更の影響範囲の把握など、運用監視の判断を助けるものです。31件のうち17件が Alert Assist の配下で、アラートの重複排除や関連インシデントの調査に集中しています。

Alert Assist

• AI Investigation report for alert（アラート調査レポート生成）: ServiceNow AIOps アラートのオペレーター向け AI 調査レポートを生成するためのスキル。

• Alert Hypothesizer（アラート仮説設定）: アラート仮説設定は、特定された問題がトリアージまたは対処されない場合に何が発生する可能性があるかを予測する、将来を見据えた影響度の推定を提供します。以前のアラートを分析し、社内の IT 知識を活用することで、チームが下流のリスクと潜在的な障害を理解するのに役立ち、問題が悪化する前にプロアクティブな意思決定が可能になります。

• Alert Investigation Insight（アラート調査インサイト）: 製品内に説明文は登録されていません

• Alert Remediation Subflow Ranking（修復サブフロー順位付け）: LLM 分析を使用して、アラートとの関連性によって修復サブフローをランク付けします

• Alert analysis（アラート分析）: アラート情報を簡素化して明確で実用的なインサイトを提供し、イベントモニタリングと応答の効率を大幅に向上させます。

• Alert impact analysis（影響分析）: ケースとインシデントの情報を簡素化して明確なインサイトを提供し、関連サービスへの影響を理解するのに役立ちます。

• Alert investigation（アラート調査）: このスキルの目標は、過去のインシデントからインサイトを見つけて提供し、関連するコンテキストを提供することで、ユーザーがアラートをより効率的に調査できるようにすることです。

• Autonomous Styled Output（自動スタイル出力）: 製品内に説明文は登録されていません

• Datadog Observability Skill（Datadogイベントレポートの取得・要約）: Given an Event ID, fetches an Event report from Datadog and summarizes the report.（訳: イベントIDを指定すると、Datadogからイベントレポートを取得し、その内容を要約します）

• Dynatrace Observability Skill（Dynatraceのオブザーバビリティスキル）: 製品内に説明文は登録されていません

• Gemini Cloud Assistant Observability Skill（Gemini Cloud Assistantのオブザーバビリティスキル）: Given a JSON object containing alertID and additionalJSON fields representing the event management alert id and the additional JSON received from a Google Cloud Monitoring alert, this skill will investigate and summarize the issue with the alert.（訳: イベント管理アラートのIDを表す alertID フィールドと、Google Cloud Monitoring のアラートから受け取った追加情報を表す additionalJSON フィールドを含む JSON オブジェクトを受け取り、このスキルがアラートの問題を調査して要約します）

• KB Summarization Skill（KB要約）: このスキルは、関連する各 KB 記事の内容を読み取り、要点を強調表示するサマリーを生成します。要約は簡潔で (例：3～5 件の箇条書きまたは短い段落)、重要な情報を明確に伝えます。 結果： 関連する KB の要約が完了し、ユーザーが利用できるようになります。

• Kentik Observability Skill（Kentikのオブザーバビリティスキル）: 製品内に説明文は登録されていません

• New Relic Observability Skill（New Relicオブザーバビリティレポートの取得）: Skill that fetches observability report using new relic api's.（訳: New Relic の API を使ってオブザーバビリティレポートを取得するスキル）

• Related Changes Analysis Skill（関連変更分析）: このスキルの目標は、関係のある変更からインサイトを見つけて提供し、関連するコンテキストを提供することで、ユーザーがアラートをより効率的に調査できるようにすることです。

• Summarize alert AI insights（AIインサイト要約）: スキルには複数のプロンプトが適用され、各プロンプトはアラートに対して生成された特定の AI インサイトを要約します。

• Triage and investigate alerts（アラート分類調査）: このスキルは AI を活用してアラート処理を自動化し、迅速な解決、一貫した結果、オペレーターの作業負荷の軽減を実現します。

HLA Assist

• HLA AI Classification（HLA AI分類）: 製品内に説明文は登録されていません

• HLA Auto Mapping Skill（HLA自動マッピング）: 製品内に説明文は登録されていません

LEAP

• LEAP KB Generator（KB自動生成）: このスキルでは、グループの説明と解決手順を入力として受け取り、ServiceNow 標準に従って書式設定された KB を生成します

• LEAP Outcome Enhancer（解決策強化）: このスキルは、問題の説明と解決手順の入力を受け取り、これらを使い KB 検索と Web 検索を使用して既存の入力解決手順を強化します。

• LEAP Outcome Filter（解決策フィルタリング）: このスキルは、インシデントのコンテキストに基づいて無関係な結果ステップをフィルタリングし、洗練された解決ステップを生成します。このスキルは、インシデントの詳細を分析し、既存の結果ステップから特定の問題に関係のないステップを削除します。

• LEAP installer（LEAPインストーラー）: 製品内に説明文は登録されていません

• LEAP topics（LEAPトピック）: 製品内に説明文は登録されていません

Service Level Objectives

• Generate Reliability Plan（信頼性計画生成）: Generate an implementation plan for improving the reliability monitoring of services by creating Service Level Objectives, Service Level Indicators and Error Budget Policies（訳: Service Level Objective・Service Level Indicator・Error Budget Policy を作成することで、サービスの信頼性モニタリングを改善するための実装計画を生成します）

Service Mapping Assist

• Business App Inference（ビジネスアプリ推論）: Identifies which app services belong to a common business application and infers the parent business apps name, description, and managed_by_group.（訳: どのアプリサービスが共通のビジネスアプリケーションに属するかを特定し、親となるビジネスアプリケーションの名前・説明・管理グループ（managed_by_group）を推定します）

• Business App Similarity（アプリ類似度判定）: Determines whether a proposed business application matches any in a candidate list of existing business apps.（訳: 提案されたビジネスアプリケーションが、既存のビジネスアプリケーションの候補一覧のいずれかと一致するかを判定します）

• Service Mapping Candidate（サービス候補分析）: サービスマッピング候補を分析するためのスキル

• Service mapping candidates Impact（サービス候補影響分析）: In an interconnected IT environment, changes to one component can impact the entire system, leading to data retrieval errors, slower response times, or transaction execution difficulties. These issues often arise from modifications to databases, network infrastructure, or application logic. To mitigate disruptions, it's crucial to map dependencies, conduct thorough testing, monitor performance, maintain detailed documentation, and ensure effective communication among teams. This proactive management helps assess risks and plan adjustments to maintain a stable and efficient IT environment.（訳: 相互に接続されたIT環境では、1つのコンポーネントへの変更がシステム全体に影響し、データ取得エラーや応答速度の低下、トランザクション処理の失敗につながることがあります。こうした問題は、データベース・ネットワークインフラ・アプリケーションロジックの変更によって生じることが多くあります。この影響を抑えるには、依存関係のマッピング、十分なテスト、パフォーマンスの監視、詳細なドキュメントの整備、チーム間の効果的なコミュニケーションが欠かせません。こうした予防的な管理によって、リスクを評価し、安定して効率的なIT環境を維持するための調整を計画できます）

Service Observability

• Analyze Service Health（サービスヘルス分析）: サービスオブザーバビリティでは、生成 AI を使用して、利用可能なすべてのサービスオブザーバビリティダッシュボードに基づいてサービスヘルスを分析できます。サービスヘルスに関するこれらのインサイトを活用して、オペレーターはサービスへの影響を評価し、根本原因を特定し、インシデントレスポンスを簡素化できます。

• Analyze Service Observability dashboard（可視化ダッシュボード分析）: このスキルは、サービスヘルスに関する自動化されたダッシュボード主導のインサイトを提供し、ユーザーは GenAI を活用した要約およびオブザーバビリティ機能を通じて、サービスの影響を迅速に評価し、根本原因を特定し、インシデントレスポンスを簡素化できるようになります。

ITSM

ITSM のスキルは、インシデント・要求・変更要求を中心に、要約や応答文の生成、感情分析を行うものです。Incident 配下が8件、Request 配下が6件と、テーブルごとにスキルが分かれています。

スキル1件の詳細は、一覧で名前を選ぶと開きます。Incident summarization の例です。

①の3項目が、前の節で説明した workflow → product → feature の階層に当たります。②のスキルタイプは出荷時のスキルかどうかの目安で、③はこのスキルを呼び出せる画面を示します。

機能の設定なし

• Incident cluster summary（インシデント集約要約）: 簡潔なインシデントクラスターサマリーを生成します

• Interaction cluster summary（インタラクション集約要約）: 簡潔なインタラクションクラスターサマリーを生成します

• Issue Readiness（問題対応準備度）: 製品内に説明文は登録されていません

Change request

• Change Risk Assessment Answer Generator（変更リスク評価生成）: 変更リスクアセスメント回答ジェネレーター

• Change request risk explanation（変更リスク説明）: Now Assist を使用して変更要求のリスクを説明し、発生している状況をチームが理解するための貴重な時間を節約します。変更リスクを説明するために、類似の変更要求とそれらの変更に起因するインシデント、満たされたリスク条件も送信されることに注意してください。

• Change request summarization（変更要求要約）: Now Assist を使用して変更要求を要約し、発生している状況をチームが理解するための貴重な時間を節約します。

Chat

• Chat reply recommendation（チャット返信提案）: genAI を使用して、状況に応じた推奨応答をリアルタイムで提供し、エージェントが問題をより迅速に解決できるようにします

• Chat summarization（チャット要約）: Now Assist は進行中のチャットの要約を提供するため、エージェントはすべてのメッセージを読まなくても全体像を把握できるため、問題をより迅速に解決できます。

• Sidebar discussion summarization（サイドバー議論要約）: genAI を使用して、エージェント、要求者、および該当分野のエキスパート間のサイドバーディスカッションを要約します。

Deflection Ticket Response

• Deflection Ticket Response（チケット転送応答）: 検索クエリ、RAG 検索結果、およびユーザーコンテキストから得た転送応答を合成します。

Incident

• Deflection Query Rephrase（クエリ言い換え）: IncidentAISearchUserContext 拡張ポイントを介して供給される発信者コンテキスト (場所、ハードウェア) を使用してレコードプロデューサークエリを言い換えるバックエンド専用スキル。OneExtendUtil.executeSecure を介して呼び出されます。Now Assist スキルピッカーには表示されません。

• Email recommendation（メール推奨）: メールの推奨事項を表示するタイミングと方法を選択します。このスキルは、アクティブ化されたときにエージェントがメールのドラフトをすばやく作成し、集中力を維持するのに役立ちます。

• Incident activity response generation（インシデント応答生成）: Now Assist を使用して、インシデントのアクティビティストリームで作業メモと追加コメントを作成します。

• Incident sentiment analysis（感情分析）: インシデントに対応する要求者の感情を表示します。感情の傾向と理由を表示して、情報に基づいた意思決定を行います。

• Incident summarization（インシデント要約）: Now Assist を使用してインシデントを要約し、発生している状況をチームが理解するための貴重な時間を節約します。

• Resolution notes generation（解決メモ生成）: 生成 AI を使用して、顧客と従業員の両方に対してより合理化された解決策を作成します。

• Suggested steps generation（推奨ステップ生成）: Now Assist を使用して、類似のクローズ済みインシデントのクラスターを分析し、解決のための次のステップを提案します。

• [DEPRECATED] Incident assist（インシデント支援（廃止））：[廃止] 代わりに、新しい「インシデントに関する質問に回答」エージェント型ワークフローを使用してください。Now Assist パネルで質問することで、インシデントをより迅速かつ簡単に解決できます。

Knowledge

• KB generation（KB生成）: ナレッジギャップが検出されると、生成 AI を使用して KB 記事を作成します。

Major Incident Management

• Major incident email content recommendation（重大インシデント通知生成）: Now Assist を使用して、コミュニケーション計画を遵守しながら、重大なインシデントのメールコミュニケーション用のコンテンツを生成します。

Release

• Generate Release Notes（リリースノート生成）: DPR ワークスペースを介して管理されるリリースのリリースノートを生成するための GenAI ソリューション

Request

• Catalog task activity response generation（カタログタスク応答生成）: Now Assist を使用して、カタログタスクのアクティビティストリームで作業メモと追加コメントを作成します。

• Catalog task summarization（カタログタスク要約）: カタログタスクを簡素化して統一された要約を作成し、エージェントが迅速に行動するために必要なコンテキストを提供します。

• Request activity response generation（要求応答生成）: Now Assist を使用して、要求のアクティビティストリームで作業メモと追加コメントを作成します。

• Request summarization（要求要約）: 要求のコンテキストに関連するすべての情報を要約して、要求の統合されたリアルタイムステータスを取得します。

• Requested item activity response generation（要求アイテム応答生成）: Now Assist を使用して、要求されたアイテムのアクティビティストリームで作業メモと追加コメントを作成します。

• Requested item summarization（要求アイテム要約）: 明確な更新とタスク追跡を通じて要求アイテムの進捗状況をモニタリングし、迅速な履行を実現します。

HRSD

HRSD のスキルは、HR ケースの要約やメール生成が中心です。加えて Journeys（従業員向け手続きの案内）や Needs Attention Framework（対応が必要なケースの検知）など、HR に特有の仕組みに紐づくスキルも目立ちます。

機能の設定なし

• Policy Based HR Case Evaluator（HRケース評価）: このスキルを使用して、HR ケースの詳細をポリシーコンテンツに照らして評価し、コンプライアンスを判断できます

• Talent Development Extract Entities（人材開発エンティティ抽出）: 製品内に説明文は登録されていません

• Talent Development Extract Entities（人材開発エンティティ抽出）: 製品内に説明文は登録されていません

• Text to Growth Plan（成長計画生成）: 製品内に説明文は登録されていません

Case

• Case summarization（ケース要約）: 生成 AI を使用して、HR ケース全体のケース情報を読み取って抽出します。

• ER case summarization（ERケース要約）: 生成 AI を使用して、ER ケース全体のケース情報を読み取って抽出します。

• ER interview summarization（面談記録要約）: ER ケースの面談レコードを要約します

• Email recommendation（メール推奨）: 生成 AI を使用して、複数の HR ケースのメールを作成します。

• Resolution notes generation（解決メモ生成）: 生成 AI を使用して、エージェントと従業員の両方に対してより合理化された解決策を作成します。

• Sentiment Analysis for HR Case（HR感情分析）: 製品内に説明文は登録されていません

• Sentiment Analysis for HR Task（HRタスク感情分析）: 製品内に説明文は登録されていません

Chat

• Chat reply recommendation（チャット返信提案）: 生成 AI を使用して、エージェントが問題をより迅速に解決できるように、コンテキストに関連する推奨応答をリアルタイムで提供します。

• Chat summarization（チャット要約）: 生成 AI を使用して、ハンドオフ中および最終作業中にチャットの要約が提供されるため、エージェントは問題をより迅速に解決できます。

• Sidebar discussion summarization（サイドバー議論要約）: 生成 AI を使用して、エージェント、要求者、および該当分野のエキスパート間のサイドバーディスカッションを要約します。

Journeys

• Interview note skill relevance（面談記録スキル関連度）: 直接モデル分析を使用して職務記述書を指定して、スキルのリストと一連の面談メモとの関連性を判断します (このタスクに MCP を使用しないでください)

• JNY Relevant Catalog Items（ジャーニーカタログ抽出）: このスキルは、特定のジャーニーに関連するカタログアイテムを識別してフィルタリングします。ジャーニー情報 (名前、タイトル、説明) とカタログアイテムの詳細 (名前、説明) の両方を分析し、キーワードの一致とセマンティックリレーションシップを通じて関連性を判断します。このスキルは、指定されたジャーニーに最も適したカタログアイテムのみを返し、元の構造を JSON アレイ形式で維持します。これにより、オンボーディング、異動、その他の従業員ライフサイクルイベントなど、さまざまな HR ジャーニータイプに適したリソースを見つけるプロセスを簡素化できます。

• Job description skill relevance（職務記述スキル関連度）: 直接モデル分析を使用して、スキルのリストと職務記述書との関連性を判断します (このタスクに MCP を使用しないでください)

• Journey Generation for Managers（ジャーニー生成）: トリガーが発生するたびに、Now Assist は入力プロンプトを受け取り、ステージとタスクを含むジャーニーを生成します。その後、マネージャーは必要に応じて編集できます。

• Journey Summarization For Managers（ジャーニー要約）: 製品内に説明文は登録されていません

• Knowledge transfer document grouper（知識移管ドキュメント分類）: メタデータからドキュメントをグループ化し、関連性スコアを設定します

• Resume Skill Extraction（スキル抽出）: 履歴書からユーザースキルを抽出

• Skill keyword extractor（スキルキーワード抽出）: 直接モデル分析を使用して、一連の面談メモまたは職務記述書からスキルキーワードを抽出します (このタスクに MCP を使用しないでください)

Knowledge

• KB generation（KB生成）: 製品内に説明文は登録されていません

Needs Attention Framework

• Job Interview Summarization（採用面談要約）: この機能を使用すると、生成 AI を使用して面談レコードとアラートのサマリーを生成できます

• NAF Alert Generation（アラート生成）: このスキルは、事前設定されたシナリオに基づいて要注意フレームワーク内でアラートを評価して生成します。アラートのトリアージを自動化することで、ノイズが低減され、関連性のあるアクション可能な通知のみがユーザーに表示されるようになります。

• NAF Alert Reprioritization（アラート優先順位変更）: このスキルは、トリガー条件とエンティティレコードへの関連する変更に基づいてアラートシナリオを評価し、それに応じて各アラートの優先順位を変更または解決する必要があるかどうかを決定します。

• NAF Decision Fields Extractor（決定フィールド抽出）: このスキルは、シナリオに基づいて意思決定に到達するために必要なフィールドをエンティティオブジェクトから除外するために使用されます。

Talent

• Employee information summarization（従業員情報要約）: マネージャー、indirect_manager、リーダーのいずれかの視点から、人材開発アクティビティ、スキル、ジャーニーを含む従業員プロファイルのペルソナ固有のサマリーを生成します

• Generate talking points（マネージャー向け論点の生成）: このスキルは、JSON として指定された従業員アクティビティに基づいて、今後の成長についての会話に関するマネージャーの論点を生成します

• Manager Insights（マネージャーインサイト）: マネージャーインサイトアシスタントは、人材開発データをピープルマネージャー向けの週次サマリーに変換して人材開発アクティビティ全体の主要な成果と進捗状況を強調表示し、注意が必要なリスクのあるアイテムを明らかにしてスキルプロファイルのギャップを特定し、従業員能力開発をサポートするためのフォローアップアクションを提案します。

CSM

CSM のスキルは大半がケース関連で、要約やインサイト生成、感情のエスカレーション検知など、ケース対応を支えるものです。15件が Case 機能の配下にあります。

機能の設定なし

• Historical Trends Resurfacing Insight（履歴トレンドインサイト）: クラスター成長率分析に基づいて再浮上している履歴傾向のインサイトを生成します。

• Negative Sentiment by Field Insights（否定感情フィールド分析）: 特定のフィールド (assignment_group または contact_type) によってグループ化された否定的な感情パターンに関するインサイト。

• Sentiment Escalation Insight（感情エスカレーション分析）: エスカレーション前後の感情のインサイト。

• Sentiment Progression Insight（感情推移分析）: 感情進行グラフに関するインサイト。

• Top Drivers Pos or Neg Insights（感情要因分析）: ケースで肯定的または否定的な感情を促進する理由に関するインサイト。

• Trending Topics by Field Name Insights（トレンドトピック分析）: アサイン先グループ、チャネル、製品、およびアカウントの傾向トピックに関するインサイトを生成します。

Call

• Call Summarization（通話要約）: 通話サマリーを表示するタイミングとその表示方法を選択します。このスキルを有効にすると、エージェントは顧客の問題をより迅速に理解し、通話をより迅速にまとめることができます。

Case

• Activity response generation（アクティビティ応答生成）: 製品内に説明文は登録されていません

• Automated Quality Assurance（品質保証自動化）: CSM 内で採点パラメーター、パラメーターの重み付け、および評価者ロールの割り当てを定義することで、カスタマーサービスケースの AI 主導型の品質アセスメントを可能にします。

• Case summarization（ケース要約）: ケースサマリーへの入力、サマリーの表示方法、および本番環境でそれらにアクセスできるユーザーを選択します。このスキルを有効にすると、エージェントがコンテキストをより迅速に収集することができます。

• Complaint case summarization（苦情ケース要約）: ケースサマリーへの入力、サマリーの表示方法、および本番環境でそれらにアクセスできるユーザーを選択します。このスキルを有効にすると、エージェントがコンテキストをより迅速に収集することができます。

• Contextual Email Matching（メール関連付け）: クローズ済みインタラクションに関するメールを分析し、コンテキストに基づいて最も関連性の高いオープンケースを特定します。このスキルは、推奨されるケース一致を提供し、下流のフローで関連付けに使用できます。

• Customer summarization（顧客要約）: Now Assist を使用して、過去 6 か月間の最近のケースとインタラクション履歴の顧客サマリーを生成し、繰り返し発生するテーマとパターンを特定して、エージェントが顧客の状況をすばやく理解できるようにします。

• Email recommendation（メール推奨）: メールの推奨事項を表示するタイミングと方法を選択します。このスキルは、アクティブ化されたときにエージェントがメールのドラフトをすばやく作成し、集中力を維持するのに役立ちます。

• Major Cases Similarity Search（重大ケース類似検索）: Search for similar cases in Major Issue Management detection（訳: Major Issue Management の検知において、類似するケースを検索します）

• Resolution notes generation（解決メモ生成）: 解決メモへの入力、メモの表示方法、および本番環境でそれらにアクセスできるユーザーを選択します。このスキルを有効にすると、エージェントがコンテキストをより迅速にまとめることができます。

• Sentiment analysis case（ケース感情分析）: 入力を選択して、感情、感情の傾向、および推論を評価します。このスキルを有効にすると、エージェントがケースをより迅速にまとめることができます。

• Sentiment analysis for email interactions（メール感情分析）: 入力を選択して、メールインタラクションの感情、感情の傾向、および理由を評価します。このスキルを有効にすると、メール固有のプロンプトを使用して、メールタイプのインタラクションレコードのチャネル認識型感情が計算されます。

• Service Recommendation for interactions（サービス推奨）: このスキルは、エージェントとエンドユーザーの間の現在のインタラクションに基づいて、上位 4 つの推奨サービスを提供します。

• Special handling notes summarization（特別対応メモ要約）: Now Assist を使用して、現在のケースレコードのアカウントまたはコンシューマーに関連付けられたすべての特記事項の簡潔な箇条書きサマリーを生成し、エージェントの主要なアクションとアラートを強調表示します。

• Suggested steps generation（推奨ステップ生成）: Now Assist を使用して類似ケースのクラスターを分析し、解決のための次のステップを提案します。

• Trending topics dashboard（トレンドダッシュボード）: 最近のオープンケースおよび解決済みケースに基づいて、傾向トピックを表示します。

Chat

• Chat recommendation（チャット推奨）: チャットの推奨事項を表示するタイミングと方法を選択します。このスキルは、アクティブ化されたときにエージェントがチャットにすばやく応答し、集中力を維持するのに役立ちます。

• Chat summarization（チャット要約）: チャットサマリーを表示するタイミングとその表示方法を選択します。このスキルを有効にすると、エージェントは顧客の問題をより迅速に理解し、チャットをより迅速にまとめることができます。

• Sidebar summarization（サイドバー要約）: サイドバーディスカッションのサマリーを生成するタイミングと場所、およびサマリーの表示方法を選択します。このスキルを有効にすると、エージェントが内部ディスカッションをすばやく理解し、効率的にコラボレーションできるようになります。

Interaction Management

• Email Interaction Summarization（メール要約）: 生成 AI を使用してメールインタラクションを要約

• Wrap Up Completion（ラップアップ完成）: 生成 AI を使用して、適切なラップアップコードを提案したり、顧客との会話のトランスクリプトと利用可能なラップアップコードに基づいてラップアップメモを生成したりすることで、最終作業を簡素化します。

Knowledge

• KB generation（KB生成）: ナレッジギャップが検出されると、生成 AI を使用して KB 記事を作成します。

SPM

SPM のスキルは、Project Workspace と Strategic Planning の2機能に集中し、要約やアジャイルストーリーの生成、実行サマリーの作成を行います。

Demand Management

• Demand Summarization（デマンド要約）: デマンドの要約スキルを使用して、デマンドの簡潔で構造化されたサマリーを生成します。入力として使用するフィールドを選択し、サマリーの出力形式を設定することもできます。このスキルは選択したデマンドフィールドをレビューし、デマンドの明確なサマリーを作成します。

Enterprise Agile Planning

• Agile story generation（アジャイルストーリー生成）: ストーリー生成スキルを使用して、エピックと機能からアジャイルストーリーを生成して絞り込みます。

• EAP Teams Gen AI Docs（EAPドキュメント生成）: AI を活用して、ドキュメントをゼロから生成し、追加のコンテキストでコンテンツを絞り込み、インサイトを生成し、テキストを要約、詳細化、および短縮するためのツールを提供します。

• Epic status assessment（エピック状態評価）: 製品内に説明文は登録されていません

Product Feedback

• Feedback summarization（フィードバック要約）: フィードバック要約作成スキルを使用して、フィードバックの要約を生成します。

• Multi feedback summarization（複合フィードバック要約）: マルチフィードバック要約作成スキルを使用して、フィードバックの要約を生成します。

Project Workspace

• Executive summary generation（エグゼクティブ要約生成）: 製品内に説明文は登録されていません

• Project Charter Document Generator（プロジェクト憲章生成）: This skill is responsible for preparing the project charter document in HTML format given the project data and template（訳: プロジェクトのデータとテンプレートをもとに、プロジェクト憲章（Project Charter）文書をHTML形式で作成するスキルです）

• Project Gen AI Docs（プロジェクトAIドキュメント）: AI を活用して、ドキュメントをゼロから生成し、追加のコンテキストでコンテンツを絞り込み、インサイトを生成し、テキストを要約、詳細化、および短縮するためのツールを提供します。

• Project Status Generation（プロジェクト状態生成）: 製品内に説明文は登録されていません

• Project insights generation（プロジェクトインサイト）: プロジェクトインサイトの生成スキルを使用して、プロジェクトインサイトを自動的に生成し、プロジェクトの健全性とタイムラインを監視します。

• Project plan generation（プロジェクト計画生成）: このスキルは、コンテキストと他のデータソースを使用して、プロジェクトの詳細と関連するタスクの詳細を生成します。

• RAG Health Prediction（RAG健全性予測）: 製品内に説明文は登録されていません

• Resource fit analysis（リソース適合分析）: 適合度スコアに基づいてリソースをソートし、AI の根拠を提供します。

• project risk detection（プロジェクトリスク検出）: AI を活用して、プロジェクトの RIDAC リスクを即座に検出して作成し、ワンクリックでレビュー、承認、または却下します。

Strategic Planning

• Acceptance criteria generation（受け入れ条件生成）: 受け入れ条件スキルを使用して、コンテキストとテンプレートに基づいてストーリーの受け入れ条件を自動的に生成します。

• Goal insights generation（ゴールインサイト）: ゴールに関するインサイトと推奨事項

• Identify similar records（類似レコード検出）: 類似レコードの特定スキルを使用して、既存の類似デマンドを検出します。これにより、作業の重複を防ぎ、遅延を回避し、デマンドのレビューと承認のプロセスを簡素化できます。

• Planning item Gen AI Docs（計画アイテムAIドキュメント）: AI を活用して、ドキュメントをゼロから生成し、追加のコンテキストでコンテンツを絞り込み、インサイトを生成し、テキストを要約、詳細化、および短縮するためのツールを提供します。

• Portfolio insights（ポートフォリオインサイト）: 終了日を過ぎたポートフォリオ計画立案アイテムの AI を利用した分析。重大な遅延を特定し、根本原因パターン (リソースのボトルネック、依存関係、見積もりの問題) を検出して、是正処置を推奨します。

• Refine records（レコード洗練）: レコードの絞り込みでは、品質を向上させながら、テキストを絞り込み、レコード作成を加速するクイックアクションが導入されています。

• Target Generation（ターゲット生成）: ゴール情報とオプションのユーザー指定のコンテキストを測定可能で実行可能なターゲットに変換する、AI を利用した機能。ターゲット作成フォームの主要フィールドにインテリジェントに事前入力して、精度と戦略的な整合性を確保し、チームが定量化可能な結果を定義し、ターゲット作成プロセスを加速して、チーム全体の効率と一貫性を向上できるようにします。

SPO

SPO のスキルは、調達ケースのメール応答と要約が中心です。履行者向けと依頼者向けで、同じ用途のスキルを分けて持っています。

Category Prediction

• Product category predictor（製品カテゴリ予測）: プライマリ ML ベースのカテゴリ予測が信頼性しきい値を満たしていない場合に、履行者に最も可能性の高い製品カテゴリを提案します

• Spend category predictor（支出カテゴリ予測）: プライマリ ML ベースのカテゴリ予測が信頼度しきい値を満たしていない場合、履行者に適切な支出カテゴリを提案します

Document intelligence

• Document extraction（ドキュメント抽出）: 製品内に説明文は登録されていません

Email response

• Email response for acknowledgement task（確認応答メール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいて確認応答タスクのテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

• Email response for negotiation（交渉メール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいて交渉用のテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できるようにします。

• Email response for procurement case（調達ケースメール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいて調達ケースのテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

• Email response for procurement task（調達タスクメール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいて調達タスクのテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できるようにします。

• Email response for purchase requisition（購買要求メール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいて購入要求のテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

• Email response for sourcing event（調達イベントメール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいてソーシングイベントのテンプレートを提案することで、履行者がメールのドラフトを迅速に作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

• Email response for sourcing request（調達要求メール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいてソーシング要求のテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

• Email response for sourcing task（調達タスクメール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいてソーシングタスクのテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

Sentiment analysis

• Sentiment analysis for procurement case（調達感情分析）: 調達ケース全体で要求者の感情を分析し、履行者が緊急の問題に優先順位を付け、情報に基づいた意思決定を行えるようにします。このスキルは、感情評価、傾向分析、および各感情の背後にある理由を説明する AI 生成サマリーを提供します。

Summarization for fulfillers

• Negotiation summarization（交渉要約）: 交渉を要約し、現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて履行者に迅速に報告します。

• Procurement case summarization（調達ケース要約）: 調達ケースとその関連レコードを要約して、進捗状況とアクションアイテムについて調達スペシャリストに迅速に報告します。

• Purchase requisition summarization（購買要求要約）: 購買要求を要約して、ケースの現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて履行者に常に通知します。

• Sourcing event summarization（調達イベント要約）: 調達イベントを要約し、現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて履行者に迅速に報告します。

• Sourcing request summarization（調達要求要約）: 調達要求を要約して、ケースの現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて履行者に常に通知します。

Summarization for requesters

• Purchase order summarization（発注書要約）: 発注書 (PO) 購買要求を要約して、ケースの現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて要求者に常に通知します。

• Purchase requisition summarization（購買要求要約）: 購買要求を要約して、ケースの現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて要求者に常に通知します。

• Sourcing request summarization（調達要求要約）: 調達要求を要約して、ケースの現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて要求者に常に通知します。

Risk & Sustainability

Risk & Sustainability のスキルは、規制変更の要約とサードパーティリスク管理を軸に、コンプライアンス判断の材料を作るものです。

Case management

• GRC Case summarisation（GRCケース要約）: この機能を使用すると、生成 AI を使用してタスクレコードのサマリーを生成できます

Common

• Issue Summarization（問題要約）: GenAI を使用して、顧客向けの問題レコードの簡単なサマリーを作成します。

• Risk Assessment Summarization（リスク評価要約）: 生成 AI の機能を活用して、固有、残存、ターゲットリスク、およびコントロール有効性データを分析することで、構造化された包括的なリスクアセスメントサマリーを動的に生成します。重要な要素と関連するコメントが強調表示され、査定人と承認者に迅速で実用的なインサイトが提供されます。

Compliance

• Common control objective creation（制御目標作成）: 提供されたコントロール目標のリストをレビューし、共通コントロール目標を提案します

• Control Objective Impact Analyzer（制御目標影響分析）: このスキルは、引用を分析し、変更された引用コンテンツに基づいてレビューする必要があるコントロール目標を特定するために使用されます。

• Recommendation for similar control objectives（制御目標推奨）: コントロール目標の合理化は、冗長または重複するコントロール目標を排除することでリスクとコンプライアンス管理を簡素化し、コンプライアンスを確保しながら効率を向上させます。

Regulatory change

• Regulatory alert impacted citations（規制アラート引用影響）: 人工知能を活用して、組織が関連する引用、今後の規制変更との関連付けとマッピングのためのコントロール目標を特定できるようにすることで、コンプライアンスプロセスを合理化し、手作業を削減します。

• Regulatory alert impacted control objectives（規制アラート制御目標影響）: 人工知能を活用して、組織が関連する引用、今後の規制変更との関連付けとマッピングのためのコントロール目標を特定できるようにすることで、コンプライアンスプロセスを合理化し、手作業を削減します。

• Regulatory alert impacted controls（規制アラート制御影響）: 人工知能を活用して、組織が関連する引用、今後の規制変更との関連付けとマッピングのためのコントロール目標とコントロールを特定できるようにすることで、コンプライアンスプロセスを合理化し、手作業を削減します。

• Regulatory alert impacted policies（規制アラートポリシー影響）: 人工知能を活用して、組織が、今後の規制変更との関連付けとマッピングのための関連ポリシーを特定できるようにすることで、コンプライアンスプロセスを合理化し、手作業を削減します。

• Regulatory alert summarization（規制アラート要約）: NowLLM の機能を活用して規制情報を抽出し、コンプライアンスに必要な最も重要な変更、期限、およびアクションをリアルタイムで強調表示する簡潔でビジネスに関連する要約を作成します。

Risk

• Risk Event Summarization（リスクイベント要約）: GenAI を使用してリスクイベントのサマリーを生成し、重要な詳細を理解し、コンテキストを簡単に呼び出し、正確なレポートをサポートし、応答を効果的に計画します。

Smart Assessments

• Smart Assessment Response Assist（スマート評価応答支援）: スマートアセスメント応答支援は、応答を必要な質問タイプと形式に自動的に変換し、現在の質問応答タイプとの互換性を確保します。

Third-Party Risk Management

• TPRM Issue Recommendation（TPRM問題推奨）: 製品内に説明文は登録されていません

• TPRM Issue Summarization（TPRM問題要約）: GenAI を使用して、サードパーティリスク問題レコードの簡単なサマリーを作成します。

Security Operations

Security Operations のスキルは、セキュリティインシデントの品質評価や推奨アクション、脆弱性対応の分析に集中しています。10件が Security Incident の配下です。

Security Incident

• Correlation insights generation（相関分析インサイト）: このスキルは、セキュリティインシデントを 影響を受けるユーザー、CI、観測事象を通じて履歴レコード (セキュリティインシデント、インシデント、変更、問題、脆弱性一致アイテム) と関連付けます。これは、特定のインシデントの相関と全体像を導き出すのに役立ちます。

• Generate content for shift handover（シフト引き継ぎ生成）: このスキルは、セキュリティアナリストチームのシフト引き継ぎレポートのさまざまなセクションのコンテンツを生成するためのものです。入力は、セキュリティインシデントのさまざまなフィールド、関連リスト、その他の関連情報、引き継ぎレポートのセクションです。目標は、さまざまなセクションのコンテンツを生成することです。

• Natural Language Condition Evaluator（条件評価）: このスキルは、自然言語で指定された一連の条件を評価し、それをコンテキストに照らして評価し、条件セット内の各条件の出力として true または false を評価の理由とともに返します。

• Post incident analysis（インシデント事後分析）: このスキルでは、インシデントの事後分析を簡素化し、セキュリティアナリストが根本原因、影響度、得られた教訓を迅速に評価して、より効率的なインシデント解決を行えるようにします。

• Resolution notes generation（解決メモ生成）: このスキルでは、セキュリティインシデントのさまざまなコンテキストを考慮して、包括的な解決メモを生成します。

• Security Incident Quality Assessment（セキュリティ品質評価）: このスキルは、セキュリティインシデント内で提供されるコンテキストを考慮して、自然言語で記述された構成済みの品質ルールに基づいて品質アセスメントレポートを生成するために使用されます。

• Security Incident summarization（セキュリティインシデント要約）: このスキルは、簡単な説明、説明、作業メモ、影響を受けるユーザー、構成アイテム (CI)、観測事象などの関連リストなどのさまざまな情報を取得してインシデントを要約することで、発生している状況をチームが理解するための貴重な時間を節約することです。

• Security incident recommended actions（セキュリティ推奨アクション）: このスキルは、セキュリティインシデントを解決するためにセキュリティアナリストが実行できる次の一連のベストアクションを提案または推奨するためのものです

• Security incident resolution plan（セキュリティ解決計画）: このスキルは、セキュリティインシデントの詳細、関連するナレッジ記事、および過去の類似の解決済みセキュリティインシデントから、セキュリティインシデントの解決計画を生成します。

• Security operations metrics analysis（セキュリティ運用分析）: このスキルは、平均解決時間 (MTTR)、平均アサイン時間 (MTTA)、その他のメトリクスなどの重要なセキュリティオペレーションセンターの測定基準を分析するためのものです。また、一定期間にわたってさまざまなユーザーグループにわたるデータをスライスしてダイスするのにも役立ちます。

Vulnerability Response

• Approval Recommendation（承認推奨）: 承認要求の推奨事項 (承認/却下) を提供するスキル。

• Recommend preferred solution for VIT（優先ソリューション推奨）: このスキルは、複数の優先ソリューションが存在する場合に、特定の脆弱性一致アイテム (VIT) に最適な優先ソリューションを推奨します

• SEM Insights skill（セキュリティエクスポージャー分析）: このスキルは、セキュリティエクスポージャー管理 (SEM) ダッシュボードとアグリゲーション結果を分析して、所見と修復に関する最も重要なインサイトを表示します。修復タスクに関連付けられていない「重大」および「高」の所見、期限切れの脆弱性、所有権またはアサインのギャップ、優先ソリューションのない所見、およびアサイン先グループのバックログを検出します。このスキルは、裏付けとなる証拠 (カウント、URL、ディメンション) を使用して明確で実用的なインサイトを生成し、セキュリティチームが修復に優先順位を付け、影響を受けるグループに通知するのに役立ちます。

• SPC Setup Connector（SPCコネクタ設定）: Skill that allows user to speed up development of new SPC connectors by setting up configuration for them.（訳: 新しいSPCコネクタの設定を行うことで、コネクタ開発を迅速化できるスキルです）

• Vulnerable item deduplication（脆弱性重複排除）: 複数のスキャナーから作成された重複する脆弱性一致アイテム (VIT) を識別してグループ化するスキル。

Knowledge

Knowledge のスキルは、重複記事の特定や記事の最適化提案など、ナレッジベースの品質を高めるものです。件数は7件と少なめですが、これは Knowledge 配下の内部部品9件（クラスタリング関連）を後述の節に分けているためです。

Knowledge

• Article Optimization recommendations（記事最適化推奨）: ナレッジベースの品質の改善を見つけるために記事の最適化によって使用されるプロンプトのリスト。

• Dynamic Guidance（動的ガイダンス）: 製品内に説明文は登録されていません

• Identify duplicate articles（重複記事検出）: グループアクションフレームワークを使用して、システム内の重複記事を特定します。

• Knowledge Content Recommendation（ナレッジ推奨）: Now Assist コンテキストメニューを使用してナレッジベース記事を編集します。拡張コンテンツエディターでは、カスタム手順を使用してナレッジ記事を作成または変更できます。

• Knowledge gaps identification (CSM)（ナレッジギャップ検出(CSM)）: グループアクションフレームワークを使用して、CSM ケースからナレッジギャップを特定します。

• Knowledge gaps identification (ITSM)（ナレッジギャップ検出(ITSM)）: グループアクションフレームワークを使用して、ITSM インシデントからナレッジギャップを特定します。

• Merge duplicate articles（記事統合）: 類似の記事を結合して重複を削除し、ナレッジを整理された状態に保つことができます。

AI Control Tower

AI Control Tower のスキルは、AI 資産の利用状況の追跡やライフサイクルの優先度付けなど、Now Assist 自体の運用管理を担うものです。13件が AICT Usage 配下にあります。

AI Gateway

• AI Gateway MCP Tools Scan（MCPツール脅威スキャン）: Security scanner for MCP tool definitions — returns per-tool threat verdicts（訳: MCPツール定義に対するセキュリティスキャナーで、ツールごとに脅威の判定結果を返します）

AICT Usage

• AI Asset Tag Generator（AI資産タグ生成）: For an AI Asset, this skill derives tags from it based on its provided metadata, guided by the existing tags present in the system.（訳: AIアセットに対して、提供されたメタデータをもとに、システム内の既存タグを参考にしながらタグを導出するスキルです）

• AICT Correctness Detection（正確性検出）: AICT 正確性検出は、評価対象の応答が、評価対象の指示と比較して事実上正しく適切であるかどうかを評価します。

• AICT Enterprise AI Dataset assets usage（エンタープライズAIデータセット追跡）: エンタープライズ AI データセットの資産使用状況を追跡するためのスキル

• AICT Enterprise AI Model assets usage（エンタープライズAIモデル追跡）: エンタープライズ AI モデルの資産使用状況を追跡するためのスキル

• AICT Enterprise AI System assets usage（エンタープライズAIシステム追跡）: エンタープライズ AI システムの資産使用状況を追跡するためのスキル

• AICT Servicenow AI Dataset assets usage（ServiceNowAIデータセット追跡）: ServiceNow AI データセットの資産使用状況を追跡するためのスキル

• AICT Servicenow AI Model assets usage（ServiceNowAIモデル追跡）: ServiceNow AI モデルの資産使用状況を追跡するためのスキル

• AICT Servicenow AI System assets usage（ServiceNowAIシステム追跡）: ServiceNow AI システムの資産使用状況を追跡するためのスキル

• Agent System Prompt Leakage（システムプロンプト漏洩検出）: AI エージェントが、機密情報、悪用可能な詳細、または攻撃関連の内部情報を公開する方法でシステムプロンプトコンテンツをユーザーに開示したことを検出します。

• Critical Issue Identifier（重大問題識別）: AI Governance Issue Prioritization（訳: AIガバナンス上の問題に優先順位を付けます）

• Lifecycle Task Health Prioritization（タスク健全性優先順位付け）: Lifecycle Task Health Prioritization（訳: ライフサイクルタスクの健全性に基づいて優先順位を付けます）

• Score and Categorization Insight（スコア分析インサイト）: Analyzes evaluated agent sessions to identify where quality and safety scores degrade across usage categories. Correlates session and trace-level metrics with dimensions like user intent, complexity, and content type to pinpoint problem patterns. Distinguishes agent logic failures from external dependency failures, then produces structured, actionable insights for AI Stewards to investigate.（訳: 評価済みのエージェントセッションを分析し、利用カテゴリ別に品質・安全性スコアが低下している箇所を特定します。セッションおよびトレースレベルの指標を、利用者の意図・複雑さ・コンテンツの種類といった観点と関連付けて、問題のパターンを絞り込みます。エージェント自体のロジックに起因する失敗と外部依存によるものを区別したうえで、AI Steward（AI管理者）が調査に使える構造化されたインサイトを生成します）

• Use and Purpose vs Intent Insight（用途・意図分析）: Compares an AI agent's formally registered use & purpose declaration against how users are actually interacting with it, as observed through session trace categorization data. Performs statistical analysis across all sessions in an evaluation window to detect divergence patterns — then escalates actionable insights when mismatches are meaningful, or silently suppresses findings when usage aligns.（訳: AIエージェントが正式に登録している用途・目的の宣言と、セッションのトレース分類データから観測される実際の利用状況とを比較します。評価対象期間内の全セッションに対して統計分析を行い、両者の乖離パターンを検出します。乖離が意味のある水準であれば実用的なインサイトとして提示し、利用実態が宣言と一致していれば結果を表に出しません）

Analytics

Analytics のスキルは、自然言語をクエリに変換する機能とダッシュボードの要約、AI Data Explorer でのデータ探索を担います。

AI Data Explorer

• Analytics exploration（データ探索）: ユーザーが AI を使用してデータを探索し、AI データエクスプローラーでインサイトを見つけられるようにします。AI データエクスプローラーが機能するために必要です。

• Exploration action recommendation（探索アクション推奨）: AI データエクスプローラーでの現在の探索に基づいて、AI が推奨する次のアクションをユーザーが受け取ることができるようにします。

• Exploration summarization（探索要約）: ユーザーが AI データエクスプローラーで探索サマリーを作成できるようにします。

• Refine text in exploration（テキスト洗練）: ユーザーが AI データエクスプローラーで AI を使用してテキストを絞り込むことができるようにします。

Analytics Skills

• Change Summary（変更サマリー）: 前回の分析が生成されてからダッシュボードでの変更内容が表示されます。

• Dashboard Facts Generator（ダッシュボード事実生成）: ダッシュボードデータの簡単なサマリーを生成し、各ウィジェットの主要なメトリクス、傾向、および注目すべき値を示します。

• Dashboard Summarization（ダッシュボード要約）: ダッシュボード全体で重要な内容を示す AI を利用したサマリー。

• Dashboard and visualization export（ダッシュボード出力）: 製品内に説明文は登録されていません

Analytics in NAP

• Data visualization generation（可視化生成）: 製品内に説明文は登録されていません

Query Generation

• Analytics follow up generation（フォローアップ質問生成）: 以前のクエリ、応答、および以前の分析のコンテキストに基づいて、フォローアップの質問を推奨します。

• Analytics hidden insight generation（隠れたインサイト生成）: コンテキスト情報をインサイトに変換します。

• Analytics insight generation（分析インサイト生成）: コンテキスト情報を簡潔な分析サマリーに変換し、インサイトを提供します。

• Analytics query generation（分析クエリ生成）: ユーザーの発言を実行可能なクエリに変換し、最も関連性の高い結果を提供する意図を正確に把握します。

• Analytics query generation for indicators（指標クエリ生成）: ユーザーの発言に基づいて関連するインジケーターを識別し、ユーザーのインテントを正確に反映する実行可能なクエリを生成します。

CMDB

CMDB のスキルは、検索結果の分類や重複排除タスクの解決支援など、構成データの整理を助けるものです。

Configuration Management Database (CMDB)

• Analyze the CMDB Search request（CMDB検索分析）: CMDB 検索に関連する要求を分析し、検索のタイプとコア検索フレーズを識別します。キーワード検索クエリを言い換えます。

• CI Form Contextual Help（CIフォームヘルプ）: CI 属性とクラスに関する質問に回答することでユーザーを支援し、CI フォーム、ダッシュボード、ホームページ、およびワークスペースのその他のビューを通じてユーザーをガイドします。

• CI summarization（CI要約）: Now Assist によって生成された簡潔で人間が判読可能なサマリーで CI に関する重要な情報を取得します。

• De-Duplication Task Resolution Assistant（重複排除支援）: 重複排除タスクを解決するために必要な手順を推奨します

• Error resolution recommendation（エラー解決推奨）: 提供されたドキュメントの情報を使用して、エラーの背後にある問題と推奨される解決策について説明します。

• Error summarisation（エラー要約）: Summarizes errors by extracting the core error message from stack traces or verbose error output.（訳: スタックトレースや詳細なエラー出力から中心となるエラーメッセージを抽出し、エラーを要約します）

• IRE Comparison Record Summarization（IRE結果要約）: 静的 IRE の結果、動的 IRE の結果、およびそれらの比較のサマリーを取得します。

• Impact Analysis Skill（影響分析）: Analyzes the impact of a proposed change or an active incident on CMDB configuration items and services. Given a change request, an incident, or a CI, it traverses the CMDB relationship topology to identify the dependent configuration items and services, and uses AI to assess the impact severity on each with a confidence level and reasoning. Helps change and incident managers understand which services would be affected.（訳: 提案された変更や発生中のインシデントが、CMDBの構成アイテムやサービスに与える影響を分析します。変更リクエスト・インシデント・CIのいずれかを起点に、CMDBの関係トポロジーをたどって依存する構成アイテムやサービスを特定し、AIを使って影響度を確信度と根拠つきで評価します。どのサービスが影響を受けるかを、変更管理者やインシデント管理者が把握する助けになります）

• Manage duplicate CIs（重複CI管理）: 重複 CI を修復し、この CI 作成の背後にある根本原因を把握する方法について、Now Assist パネルでステップバイステップのガイダンスを取得します。

• Search result classifier（検索結果分類）: このスキルは、ユーザーの検索発言に基づいて、「キーワード」検索と「クエリ生成」検索のどちらがより良い結果を生成するかを判断します。

Service Graph Connector

• Service Graph Connector diagnosis（サービスグラフ診断）: Now Assist を使用して、サービスグラフコネクタの問題を診断し、解決方法に関する推奨事項を取得します。

資産・調達・財務系の小規模プロダクト

資産・調達・財務にまたがる6製品（SAM・CWM など）は、いずれも単独では1桁から10件前後の小規模なプロダクトです。まとめて見ると、ソフトウェアライセンスの遵守判定や請求書処理、サプライヤー対応の要約とメール応答が中心になっています。製品名の全体は以下の一覧のとおりです。

Accounts Payable Operations｜Case summarization

• Invoice case summarization（請求書ケース要約）: 請求書処理ケースを要約し、現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて、買掛金スペシャリストに迅速に報告します。

Accounts Payable Operations｜Email response

• Email response for invoice case（請求書ケースメール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいて請求書ケースのテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

• Email response for invoice task（請求書タスクメール生成）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいて請求書タスクのテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

Accounts Payable Operations｜Invoice Processing

• Accounts payable document classification（APドキュメント分類）: 製品内に説明文は登録されていません

• Invoice Inquiry solution generator skill（請求書照会解決）: このスキルは、請求書データと関連レコードの詳細を利用して照会の解決を試みます

• Invoice data extraction（請求書データ抽出）: 請求書からデータを抽出して、処理と分析を容易にします。

• Purchase order line mapping（発注書行マッピング）: Now Assist を使用して、請求書明細行と発注書明細行の間のマッピングを自動的に生成します。

• Relevant invoice finder（関連請求書検索）: このスキルは、基礎となる請求書明細行の説明のセマンティック照合に基づいて、過去の処理済み請求書の特定のセットから、任意の請求書に関連する請求書を分析および予測するために使用されます。

Accounts Payable Operations｜Sentiment analysis

• Sentiment analysis for invoice case（請求書感情分析）: 請求書ケース全体で要求者の感情を分析し、履行者が緊急の問題に優先順位を付け、情報に基づいた意思決定を行えるようにします。このスキルは、感情評価、傾向分析、および各感情の背後にある理由を説明する AI 生成サマリーを提供します。

CWM｜機能の設定なし

• CWM Formula generator（CWM 数式ジェネレーター）: 指定された要件から計算式構文を生成

• CWM Story to scrum tasks（CWM ストーリーからスクラムタスク）: Now Assist を使用して、説明と受け入れ基準のアジャイルストーリーから関連するスクラムタスクを自動的に生成します。

• Generate acceptance（受け入れ基準の生成）: 製品内に説明文は登録されていません

CWM｜CWM Text to formula generation

• CWM Text to formula generation（CWM テキストから数式生成）: 指定された要件から計算式構文を生成

CWM｜Collaborative Work Management

• Acceptance criteria generation（受け入れ条件生成）: 受け入れ条件スキルを使用して、コンテキストとテンプレートに基づいてストーリーの受け入れ条件を自動的に生成します。

• CWM File Import（CWM ファイルインポート）: 製品内に説明文は登録されていません

• CWM Scrum tasks generation（CWM スクラムタスク生成）: Now Assist を使用して、説明と受け入れ基準のアジャイルストーリーから関連するスクラムタスクを自動的に生成します。

• CWM doc generation and insights（CWM ドキュメント生成とインサイト）: AI を活用して、ドキュメントをゼロから生成し、追加のコンテキストでコンテンツを絞り込み、インサイトを生成し、テキストを要約、詳細化、短縮するためのツールを提供します。

• CWM tasks generation（CWM タスク生成）: このスキルは、CWM ドキュメントページの URL を受け入れ、内容を分析して、関連する CWM タスクを生成します。生成されたタスクは、ユーザーが選択した CWM ボードに直接追加でき、絞り込むオプションも使用できます。

Common Finance & Supply Chain features｜Summarization for fulfillers

• Field Extractor（項目抽出）: ケースに関連する情報を収集するための 1 つの抽出要求

• Inquiry Classifier（問い合わせ分類）: 照会ケースのサブカテゴリを入力するスキル。

• Purchase order summarization（発注書要約）: 発注書 (PO) を要約して、ケースの現在のステータス、進捗状況、アクションアイテムについて履行者に常に通知します。

• Supplier summarization（サプライヤー要約）: サプライヤーを要約し、現在のステータス、進捗状況、アクションアイテム、リスク、パフォーマンス、契約、支出について、サプライヤーマネージャーが常に把握できるようにします。

ITAM For FinServ｜Asset audit analysis

• Evidence summarization（証跡の要約）: 資産証拠要求の完了期間に関する情報と、アクティビティログからのその他の関連情報を提供します

SAM｜Automated error log analysis and categor

• Error log summarization（エラーログの要約）: エラーログの処理と分析: このスキルは、体系的な分析を通じて、生のノイズの多いアプリケーションログを、クリーンで構造化されたエラーサマリーに変換します。エラーパターンを特定し、障害タイプ (API、コード、インフラストラクチャ、データベース、構成) を分類し、スタックトレースを通じて根本原因をトレースし、無関係なログノイズを除外しながら重要な技術的詳細を抽出します。このスキルは、複数のエラー、タイムアウト、例外、およびシステム障害を含む複雑なログトレースを処理して、簡潔で実用的なエラーサマリーを提供し、より迅速なデバッグと問題解決を可能にします。さまざまなテクノロジースタックにわたるさまざまなログ形式とエラーパターンを処理するため、本番インシデントを処理する際に不可欠です。

SAM｜Guided issue diagnosis with AI recommend

• Error resolution recommendation（エラー解決推奨）: インテリジェントトラブルシューティング推奨エンジン: このスキルは、エラー分析と利用可能なナレッジリソースを統合して、優先順位付けされたステップバイステップの解決ガイダンスを生成するインテリジェントトラブルシューティングアドバイザーとして機能します。特定されたエラーを過去のソリューション、ナレッジベース記事、サポートケース、Web 検索のインサイトと関連付けて、最も効果的なトラブルシューティング方法を推奨します。このスキルは、複数のソースからの情報を統合し、冗長な手順を排除し、障害の種類、システムの影響、解決確率に基づいて、クイックフィックスから包括的なソリューションまでのアクションを順序付けます。これは、経験レベルレベルのトラブルシューティングの専門知識を提供し、組織のナレッジリポジトリから関連するソリューションにすばやくアクセスできるようにすることで、インシデントの解決を促進するように設計されています。

SAM｜SaaS license management

• SaaS user resolution（SaaSユーザーの名寄せ）: AI を使用して受信 SaaS 統合からのサブスクリプションデータを分析し、ユーザー解決ルールを自律的に作成して、ユーザープリンシパル名を SAM のユーザーレコードにマッピングする方法を定義することで、ルールを手動で作成しなくても正確な調整が行われます。

SAM｜Software entitlement management

• Contract entitlement data extraction（契約の権利データ抽出）: AI を活用してソフトウェア契約からライセンスデータを抽出し、エンタイトルメントを作成することで、手作業の削減と価値実現までの時間の短縮につながります。

SAM｜Software license compliance analysis

• Product compliance summarization（製品コンプライアンス要約）: AI 主導のサマリーを使用して製品のコンプライアンスを容易に理解し、ライセンスルール、最適化の機会、構成の正確性に関する明確なインサイトを提供します。

• Product match reviewer（製品マッチのレビュー）: 製品一致レビュアースキルは、検索結果を分析し、予測された製品名と照合することで、正しい製品を確認するのを支援します。LLM ソフトウェア正規化と RAGRetrieval 検索を実行した後にこのスキルを使用して、上位 10 個の候補から正しい製品一致を検証および確認します。信頼できる一致が見つからない場合は、空の結果を返します。

• Publisher compliance summarization（パブリッシャーのコンプライアンス要約）: パブリッシャーのコンプライアンスに関する AI を活用したインサイトを取得して複雑なライセンス条件を簡素化し、ソフトウェアの展開と構成の健全性を最適化するための実用的な推奨事項を提供します。

• Recommended actions（推奨アクション）: 詳細な推奨事項と解決手順の専用ページを使用して、コンプライアンスサマリーに基づいて AI 主導の次のベストアクションを取得して、ライセンス管理を簡素化します。

• Software normalization（ソフトウェアの名寄せ）: ソフトウェア正規化スキルは、検出されたソフトウェアデータから標準化済みのパブリッシャー名と製品名を識別するのを支援します。パブリッシャーフィールドと製品フィールドを含む JSON 入力を受け入れ、ソフトウェア業界の最新知識を使用して正規名を返します。

Supplier Lifecycle Operations｜Case summarization

• Supplier case summarization（サプライヤーケース要約）: ケースとその関連レコードを要約して、進捗状況とアクションアイテムについてサプライヤーマネージャーに常に通知します。

• Supplier performance summarization（サプライヤー実績の要約）: 製品内に説明文は登録されていません

Supplier Lifecycle Operations｜Email response

• Email response for supplier case（サプライヤーケースのメール応答）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいてサプライヤーケースのメール応答のテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できるようにします。

• Email response for supplier task（サプライヤータスクのメール応答）: メール応答を生成し、会話コンテキストに基づいてサプライヤータスクのメール応答のテンプレートを提案することで、履行者が迅速にメールのドラフトを作成し、明確なコミュニケーションを維持できます。

Supplier Lifecycle Operations｜Email summary

• Email summary for supplier case（サプライヤーケースのメール要約）: サプライヤーケースのメールを要約して、最新のメール、保留中のアクションアイテムについて履行者に常に通知します。

• Email summary for supplier task（サプライヤータスクのメール要約）: サプライヤータスクのメールを要約して、最新のメール、保留中のアクションアイテムについて履行者に常に通知します。

• Supplier performance summarization（サプライヤー実績の要約）: 全体的なスコアリング、トレンドインサイト、履歴比較、提案されたアクションアイテムなど、サプライヤーのパフォーマンスを要約します。

Supplier Lifecycle Operations｜Sentiment analysis

• Sentiment analysis for supplier case（サプライヤーケースの感情分析）: サプライヤーケース全体で要求者の感情を分析し、履行者が緊急の問題に優先順位を付け、情報に基づいた意思決定を行えるようにします。このスキルは、感情評価、傾向分析、および各感情の背後にある理由を説明する AI 生成サマリーを提供します。

そのほかの小規模プロダクト

そのほかの13製品も、製品ごとに1桁件数のスキルが個別に入っています。LSD は法務ケースの分類、EA はアーキテクチャ図の比較・要約というように、用途は製品ごとに違います。Employee Center・PSDS・FSM・Health and Safety など残りの製品も含め、内容は以下の一覧のとおりです。

CM Pro｜Contract Management Pro

• Contract metadata extraction（契約メタデータ抽出）: 生成 AI を使用して、署名された契約からメタデータを抽出し、契約リポジトリに追加します。

• Contract obligation extraction（契約義務抽出）: 生成 AI を使用して、署名された契約から義務を抽出し、義務レコードを作成します。

EA｜Enterprise Architecture Workspace

• ADR Doc Summarization and Actions（ADRドキュメント要約）: アーキテクチャ決定レコード (ADR) のドキュメント要約とアクションスキルを使用して、ドキュメントで生成 AI をアクティブ化します。

• Business application insights（ビジネスアプリインサイト）: 属性と関連エンティティに基づいてビジネスアプリケーションレコードのインサイトを生成する

• Create diagram from image（画像図変換）: Generate an Enterprise Modeling and Visualization diagram from an uploaded image.（訳: アップロードされた画像から、Enterprise Modeling and Visualizationの図を生成します）

• Diagram change analysis（図変更分析）: ServiceNow エンタープライズアーキテクチャ図のバージョンを比較し、ビジネス分析に最適化された出力を取得します。

• Refine text（テキスト洗練）: Now Assist コンテキストメニューを使用して、説明フィールドまたは推論フィールドのテキストを詳しく説明したり短縮したりします。

Employee Center｜My Task

• Case summarization for approvals（承認ケース要約）: 承認の HR ケースの簡潔なサマリーを作成して、承認者がコンテキスト全体をすばやく理解できるようにします。

• Request summarization for approvals（承認要求要約）: 承認の要求 (REQ) の簡潔なサマリーを作成して、承認者がコンテキスト全体をすばやく理解できるようにします。

• Requested Item summarization for approvals（承認要求アイテム要約）: 承認の要求アイテム (RITM) の簡潔なサマリーを作成して、承認者がコンテキスト全体をすばやく理解できるようにします。

FSM｜Chat

• Sidebar summarization（サイドバー要約）: サイドバーディスカッションのサマリーを生成するタイミングと場所、およびサマリーの表示方法を選択します。このスキルを有効にすると、エージェントが内部ディスカッションをすばやく理解し、効率的にコラボレーションできるようになります。

FSM｜Knowledge

• KB generation（KB生成）: 製品内に説明文は登録されていません

FSM｜Parts Management

• Removable asset matching skill（取り外し可能な資産のマッチング）: 製品内に説明文は登録されていません

• Usable asset matching skill（使用可能資産マッチング）: 製品内に説明文は登録されていません

FSM｜Work Order Task

• Work Order Task Summarization（作業指示タスク要約）: クローズサマリーの入力、サマリーの表示方法、および本番環境でそれらにアクセスできるユーザーを選択します。このスキルを有効にすると、エージェントが作業指示タスクサマリーをより迅速に作成できるようになります。

HAM｜Hardware asset analyst

• Generate hardware asset insights（ハードウェア資産インサイト）: ハードウェア資産インサイト生成スキルは、資産の包括的な資産サマリーと実用的な推奨事項を生成します。

Health and Safety｜Health and Safety action planner

• Health and Safety Action Planner（安全衛生行動計画）: Analyzes Health and Safety records along with historical actions from similar records and relevant knowledge base articles to generate contextually relevant corrective, preventive, learning, and follow-up action suggestions for safety managers.（訳: 労働安全衛生のレコードと、類似レコードの過去の対応、関連するナレッジ記事をあわせて分析し、安全管理者向けに是正・予防・学習・フォローアップの対応案を提示します）

Health and Safety｜Health and Safety incident

• Health and Safety incident summarization（安全衛生インシデント要約）: Now Assist を使用して安全衛生インシデントを要約し、発生している状況をユーザーが理解するための貴重な時間を節約します。

Health and Safety｜Health and Safety incident patterns

• HS incident pattern recommendations（パターン推奨）: パターンの主要な推進要因 (場所、時間/シフト、人の関与、資産/設備、カテゴリ、負傷タイプ、重大度など) とその緊急度に基づいて、検出されたインシデントパターンに対して、優先順位付けされた実行可能な安全アクションを生成します。安全マネージャーが再発を減らし、コントロールを改善し、フォローアップ調査または是正措置を対象として実装できる、実用的な次の手順を簡単にまとめたものを出力します。

• HS incident pattern summarization（パターン要約）: 検出されたインシデントパターンとは何か、インシデントがリンクされている理由 (場所、時間、人、資産、カテゴリ、けがタイプ、重大度などの主要な類似性の要因)、および傾向/緊急度が示唆する内容を説明する、簡潔でマネージャーにとって使いやすいナラティブを生成します。これにより、システムの構造化されたパターン分析が、ダッシュボードと意思決定に適した明確なサマリーに変換されます。

• HS list incident patterns summarization（パターンリスト要約）: このスキルは、安全衛生のインシデントパターンのリストを分析し、緊急度、信頼性、および傾向のインジケーターに基づいて、どのパターンが最もリスクが高く、即時の対応が必要かを特定します。

LSD｜Legal Request and Matter

• Get category of the legal request（法務要求分類）: このスキルは、法務要求が属する正しいカテゴリを識別するために使用されます。

• Legal Matter summarization（法務案件要約）: 生成 AI を使用して、法務案件の情報を読み取って抽出します。

• Legal Request summarization（法務要求要約）: 生成 AI を使用して要求を要約し、履行者が状況理解にかける貴重な時間を節約します。

• Legal Risk Evaluator Skill（法務リスク評価）: 動的クライテリアに照らしてフォーム変数を評価する、AI を利用したリスクスコアリングエンジン。関連データを抽出し、採点ロジックを適用して、リスクスコア、分析、および信頼度アセスメントを含む構造化 JSON 出力を返します。複数の実務エリアで再利用できます。

• Triage Legal Request AI search（法務要求分類検索）: このスキル構成の構造は、プラットフォームのレコードフィールド値予測 AI エージェントによって内部的に使用されています。

• Triage Legal Request Capability（法務要求分類機能）: このスキル構成の構造は、プラットフォームのレコードフィールド値予測 AI エージェントによって内部的に使用されています。

OT & ICW｜Recommended Actions

• Document contextualization（ドキュメント文脈化）: Skill configuration for Recommended Actions that enables the contextualization of an external document with respect to a given record（訳: Recommended Actions向けのスキル設定で、外部ドキュメントを特定のレコードに関連付けて文脈化できるようにします）

• Generate Action Plan（アクション計画生成）: 製品内に説明文は登録されていません

OTSM｜OT Incident

• OT Incident resolution notes generation（OT解決メモ生成）: Uses gen AI to create more streamlined resolutions.（訳: 生成AIを使って、より簡潔な解決策を作成します）

• OT Incident summarization（OTインシデント要約）: Use Now Assist to summarize OT incidents, saving teams valuable time to understand what’s happening.（訳: Now Assistを使ってOTインシデントを要約し、状況把握にかかる時間を削減します）

PSDS｜機能の設定なし

• Compose Message（メッセージ作成）: このスキルは、テキストエリア UIB コンポーネント内に Now Assist コンテキストメニューコンポーネントを表示するために使用されます。

• Pre-screen summary（事前審査要約）: DVT AI エージェントによって生成された結果の事前審査サマリー

PSDS｜Chat

• Chat summarization（チャット要約）: チャットサマリーを表示するタイミングとその表示方法を選択します。このスキルを有効にすると、エージェントは顧客の問題をより迅速に理解し、チャットをより迅速にまとめることができます。

PSDS｜Document screening

• Document screening（ドキュメント検査）: このスキルを有効にすると、特定のケースまたはタスクのドキュメント検証タスク (DVT) レコードからアップロードされたドキュメントが分類され、指定されたドキュメントカテゴリと照合されます。また、アップロードされたドキュメントの不明瞭さや改ざんの可能性も分析します。分析に基づいて、ドキュメントのステータスは [検証済み] または [フラグ付き] に設定されます。

PSDS｜Government Case

• Government case summarization（政府ケース要約）: ケースサマリーへの入力、サマリーの表示方法、および本番環境でそれらにアクセスできるユーザーを選択します。このスキルを有効にすると、エージェントがコンテキストをより迅速に収集することができます。

SOM｜Order

• Order Summarization (Order Capture)（注文要約（受付））：注文サマリーへの入力、サマリーの表示方法、および本番環境でそれらにアクセスできるユーザーを選択します。このスキルを有効にすると、エージェントがコンテキストをより迅速に収集することができます。

• Order Summarization (Order Fulfilment)（注文要約（履行））：注文サマリーへの入力、サマリーの表示方法、および本番環境でそれらにアクセスできるユーザーを選択します。このスキルを有効にすると、エージェントがコンテキストをより迅速に収集することができます。

Schedule generation｜Schedule generation

• Schedule event generator（スケジュール生成）: これは 自然言語から構造化カレンダーイベントへの JSON パーサー です。フリーテキストのスケジュール入力 (「1 月 1 日から始まる毎週月曜日午前 10 時のチームスタンドアップ」など) を受け取り、イベント名、日付、時刻、繰り返しルール、例外、スキップ日、タイムゾーンのフィールドを含む厳密な JSON スキーマに抽出します。繰り返しイベントと 1 回限りのイベント、スケジュール変更フラグ、休日のスキップ、あいまいな入力などのエッジケースを処理します。これらはすべて、日付形式 (DD-MM-YYYY)、12 時間制、フィールドの完全性に関する厳格な検証ルールを使用します。

WSD｜Workplace Case

• Workplace Case Summarization（職場ケース要約）: Now Assist を使用してワークプレイスケースを要約し、発生している状況をチームが理解するための貴重な時間を節約します。

WSD｜Workplace Insights

• Workplace Insights（職場インサイト）: このスキルは、指定されたデータ (テーブルデータまたは PA インジケーター) を処理して、意味のあるインサイトを抽出して提示します。

内部部品と、製品にひもづかないスキル

ここまでに、606件のうち315件を製品別に紹介しました。残りは、単体では呼ばれない内部部品と、そもそも製品にひもづかない横断機能です。

内部部品として動くスキル

83件は、is_internal_part のフラグが立った内部部品です。クラスタリングの mapper・reducer・strategy や、Now Assist context menu 用の表示構成が代表例です。担当者が一覧やメニューから直接選ぶものではなく、ほかのスキルやエージェントの裏側で呼ばれる部品にあたります。

内訳は、Group and Action（グルーピング・アクションの部品）が51件ともっとも多くなっています。次いで Knowledge 配下のクラスタリング部品が9件、ITSM 配下の表示構成が6件、ITOM 配下（LEAP・Alert Assist）が6件と続きます。Platform skills の部品が2件、Risk & Sustainability が2件です。残りは HRSD・CSM・Security Operations・CMDB・HAM・Creator（Process Mining）に1件ずつ、および分類のないもの1件です。これらは一覧を作らず、件数だけをここに記録します。

製品にひもづかないスキル

208件は、スキルファミリーをたどっても製品にひもづきません。ワークフロー（Platform・Creator・Other・分類なし・App Engine）ごとに、内容の傾向をまとめます。

Platform

100件でした。もっとも多いのは「Platform skills」という機能配下の40件です。Platform AI Agents and Skills や Otto for Setup Core など、業務製品ではなくプラットフォーム共通の管理・支援機能が中心です。ほかに Now Assist for Prompt Assistance や AI Agent Advisor も含まれます。機能未設定が19件、Group and Action（内部部品フラグが立っていないもの）が10件と続きます。Conversational experience（Q&A・トピック関連）が9件、Conversation Evaluator（チャット評価・自動テスト）が8件です。Actionable Insights が4件、Document intelligence が3件もあります。

Creator

42件です。開発者向けのビルド支援スキルが並びます。Flow・Process Mining・Code・Playbook がそれぞれ5件ずつ、UI Generation が4件、App が3件です。ほかに Service Catalog 向けの AI Authoring、Build Agent（トライアル版のエージェント作成支援）、Automated Testing などもあります。Now Assist for Creator の名のとおり「作る人」を支えるスキルが中心です。

Other

38件あり、機能の設定はすべて空でした。スコープ（所属アプリ）を見ると、Platform AI Agents and Skills が8件です。Customer Service Management AI agent collection が6件です。ServiceNow Otto for Contract Management Pro も5件あります。特定のAIエージェントコレクションの部品として使われているスキルが中心です。

分類なし（ワークフロー未設定）

27件です。External Agent Capabilities（Moveworks 関連、Agentic workflow・Ticket action・Write email など）が15件と大半を占めます。残りは GRC Common GenAI・GRC Shared GenAI・IRM Compliance GenAI など、GRC・コンプライアンス関連のスキルが1〜3件ずつです。

App Engine

1件だけです。Custom app record summarization という、App Engine で作ったカスタムアプリのレコードを要約するスキルです。

有効化の状態は、スキル構成とは別のテーブルにあります

スキル構成（sn_nowassist_skill_config）自体にも active という項目がありますが、辞書上は「廃止」の扱いです。現在の有効・無効は、別テーブルの sn_nowassist_skill_config_status が持っています。つまり、スキル構成のレコードとしては存在していても（OOTBとして数えられていても）、ステータス側で無効になっていれば、画面には出ません。このデモでは、OOTB606件のうち521件がステータス側で有効でした。

ライセンスとの対応は sys_gen_ai_asset_subscription というテーブルに記録されています。Incident summarization や Chat summarization のような基本的なスキルは、sn_gen_ai_platform_fulfiller というプロファイルに紐づいていました。Change request summarization や Major incident email のようなITSMの上位スキルは、sn_ai_itsm_adv や sn_ai_itsm_prm というプロファイルです。プロファイル名の語尾（fulfiller / adv / prm）の意味は、公開ドキュメントで正式な対応を確認できていません。

有効化そのものについて、公式ドキュメントは新規導入とアップグレードで挙動が違うと説明しています。Zurich Patch 4 以降、新規導入なら指定されたスキルやエージェントが自動で有効になる仕組みです。既存環境をアップグレードした場合も、「プラグインは入っているが一度も有効にしていない」資産は同様にオンになります。詳しくは AI agents, skills, and agentic workflows on by default を参照してください。エージェント型ワークフローは事情が異なり、AIアプリと一緒に入っても自動では有効になりません。Activate an agentic workflow template の手順で、個別の有効化が必要です。

AI エージェントと関連定義の件数

スキルとは別枠として、AIエージェントの規模だけ押さえておきます。OOTBの内訳は、エージェント446件、エージェント型ワークフロー130件、ツール1,972件でした。ワークフローが「取り組む問題」を定義し、チームに属するエージェントがオーケストレーターの計画に沿ってツールを実行する、という関係です。

AI エージェントとエージェント型ワークフローの実物は、AI エージェントスタジオの「作成と管理」で確認できます。

①のタブを切り替えると、ワークフローの一覧と AI エージェントの一覧が入れ替わります。②が現在の一覧の件数で、③の列は各ワークフローに属するエージェントの数です。

• 起動のきっかけは3種類：Now Assist パネルのチャット／トリガー（レコードの作成・更新）／UI アクション

• きっかけはエージェント型ワークフロー（sn_aia_usecase）に入り、チーム → AI エージェント（sn_aia_agent）→ ツールの割り当て → ツール（sn_aia_tool）の順に進む

• ツールの割り当てが実行モードを持ち、Supervised なら実行前に人が承認する

• Capability 型のツールは、Now Assist のスキル（sn_nowassist_skill_config）を呼ぶ

• 結果は Now Assist パネルに表示される（公式の説明）

ツールをエージェントに割り当てるとき、実行前に人の承認を挟むかどうかを Supervised（承認あり）と Autonomous（承認なし）から選べます。公式は、書き込みや削除、顧客への連絡、予算の支出を伴うツールに Supervised を使うよう勧めています（Add tools and information to an AI agent）。このデモでは、OOTBエージェントに付いたツール1,806件のうちSupervisedは42件だけで、大半がAutonomousでした。

インシデントのAIエージェントが実際にどう動くか、画面上で何が起きるかは、この記事の範囲外です。ITSMを掘り下げた別記事で扱います。

自分の環境で確認するときのURL

契約している製品であれば、次のURLで同じ一覧を自分のインスタンスから確認できます。

• Now Assist Admin（スキルの一覧・有効状態）：/now/now-assist-admin/home

• スキル構成（sn_nowassist_skill_config）の一覧：/sn_nowassist_skill_config_list.do

• スキルの有効状態（sn_nowassist_skill_config_status）：/sn_nowassist_skill_config_status_list.do?sysparm_query=active=true

• スキルファミリー（workflow → product → feature）の一覧：/sn_nowassist_skill_family_list.do?sysparm_query=type=product

• AI Agent Studio の作成と管理（エージェント・ワークフロー）：/now/agent-studio/create-manage/

• エージェント型ワークフロー（sn_aia_usecase）の一覧：/sn_aia_usecase_list.do

• AI エージェント（sn_aia_agent）の一覧：/sn_aia_agent_list.do

• ライセンスとの対応（sys_gen_ai_asset_subscription）：/sys_gen_ai_asset_subscription_list.do

用語

• スキル（generative AI skill）：生成AIで要約や下書きなどを行う定義済みの機能。sn_nowassist_skill_config に登録される

• AI エージェント：LLMへの指示とツールを持ち、手順に沿って作業を進める仮想の作業者

• エージェント型ワークフロー：エージェントに取り組ませる問題と状況を定義する。テーブル名は sn_aia_usecase

• capability：スキル構成が実際の生成処理を委譲する部品（OneExtend capability）。複数のスキル構成が同じcapabilityを共有できる

• OOTB：Out-of-the-box の略。出荷時から入っている定義

• 内部部品：クラスタリングや表示構成など、ほかのスキル・エージェントの裏側で呼ばれ、単体では選ばれない部品

検証範囲とおことわり

• Now Assist デモ用インスタンス（Australia Patch 5）で、2026-09-19〜20 に確認しました。件数はこの期間のスナップショットです

• 集計対象は606件のOOTBスキルです。デモ側で追加した42件と、出荷物か判定できなかった12件は除いています。出どころの判定基準は、出荷パッケージの種類と更新セットの履歴によるもので、外部アカウントが作成・更新したレコードはありませんでした

• Now Assist Admin など画面上の件数（「All 23」など）には、デモ側で追加・複製したスキルが含まれます。本記事の集計値とは一致しません

• 有効・無効の状態は、デモ側の設定を反映した値です。出荷時の既定値がどうなっているかは確認していません

• 判定保留とした12件がOOTBかどうかは未確認です

• ライセンスプロファイル（sn_gen_ai_platform_fulfiller など）とライセンスSKUの正式な対応は、公開ドキュメントで確認できませんでした。プロファイル名からの読み替えは推測です

• 製品ごとの分類は、公式のスキルファミリー（workflow → product → feature）にもとづいています。ファミリーが製品まで届かない263件の内訳（ワークフロー別の傾向）は筆者による整理です

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