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sourceDocument: オーストラリアの対話型インターフェース
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/conversational-interfaces

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    - オーストラリアの対話型インターフェース

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    - Platform


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# Slack会話で合成された応答

# Slack会話で合成された応答 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Australia
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* 更新日 2026年08月07日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

Slack会話で合成された応答は、大規模言語モデル (LLM) ベースの結果が単一の応答に要約され、よりスマートなエクスペリエンスを提供し、ユーザーは情報を会話形式で確認し、カルーセルで参照する必要がなくなります。  
Slack会話に合成された応答を実装すると、次のような最も関連性の高いアイテムや情報が応答に含まれるように、いくつかの方法でユーザーエクスペリエンスが向上します。

* 複数の Genius 結果とトピックをカルーセル形式で返します。
* トピックとカタログアイテム全体にわたる統一検索を提供します。
* 複数のナレッジベース記事の複数のスニペットを回答生成のコンテキストとして LLM に渡すことができる、複数ナレッジベース Q\&A パイプラインを提供します。
{#slack-synthesized-response__ul_yqm_pl2_b2c}

全体的な合成された応答は、ユーザーがクエリインテントを理解し、さまざまなタイプのレコードを検索し、結果を統一された使いやすい応答に要約する会話フローを体験するのに役立ちます。

Slack で会話を開始して質問すると、Now Assistを有効にした状態で質問すると、応答のサマリーとカタログアイテムとトピック、それに続く引用リンクが表示されます。たとえば、会話に <kbd class="ph userinput">「ラップトップ</kbd> 」コマンドを入力すると、合成された形式で応答が表示されます。

\[その他のオプションを表示\] ボタンを選択すると、利用可能なナレッジベース記事とカタログのリストが表示され、選択して詳細を確認できます。

## ストリーミング合成応答 {#slack-synthesized-response__section_kyb_jh5_xfc}

Slack会話で合成された応答をストリーミングすると、メッセージの処理中にリアルタイムに更新されるため、より迅速なインタラクションとよりエンゲージメントの高いユーザーエクスペリエンスが提供されます。応答ストリーミングの詳細については、「 [チャットストリーミング応答](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jeKAMCLLDODf7gFS5uTQMA "メッセージ全体がレンダリングされるのを待つのではなく Now Assist LLM チャット会話のためにリアルタイムで合成された応答ストリーム。ストリーミングを使用すると、LLM からの応答をすぐに送信して、要求に返信する際のパフォーマンスを向上させることができます。") と [アシスタントチャットエクスペリエンスの管理](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/oX0S6_np6Kz2e15AN4yf4A "アシスタントのチャットエクスペリエンスを管理します。")」を参照してください。  
Slack会話で応答ストリーミングを有効にするには、「[仮想エージェントのNow Assistを有効にするSlack](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/PoSWCmjFxMPZpw7W7qbI4g "Slack と統合された 仮想エージェント の Now Assist を使用して、大規模言語モデル (LLM) ベースの会話エクスペリエンスを実現します。")」を参照してください。Slack会話で応答ストリーミングを有効にすると、次の機能拡張を体験できます。

* 会話の遅延を削減
* エンゲージメントの向上
* より長いクエリやより複雑なクエリを効果的に処理する能力
{#slack-synthesized-response__ul_jqb_zxd_yfc}

## REST API を介して AI エージェントをトリガーする例 {#slack-synthesized-response__section_pfq_v3d_g3c}

sn_aia REST API エンドポイントを使用して REST API 呼び出しを介してエージェントをトリガーする例。  

    {
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": "{{$guid}}",
    "method": "message/send",
    "params": {
    "message": {
    "kind": "message",
    "role": "user",
    "parts": [
    {
    "kind": "text",
    "text": "Help me plan a calculator app"
    }
    ],
    "messageId": "{{$guid}}"
    }
    }
    }