GoogleアシスタントやAmazon Alexa、Apple Siriといったバーチャルアシスタントは、ユーザーが自然言語を用いてウェブ上の多数のサービスやAPIと対話できるようにする。本研究では、多数のAPIにわたって一貫したドメイン非依存モデルを用いた自然言語生成（NLG）のための2つの手法を検討する。第一に、APIの内容を自然言語で記述したスキーマに基づいて生成を制御するスキーマ誘導型アプローチを提案する。第二に、スロット数に比例して線形に増加する少数のテンプレートを用いてAPIの意味を表現する手法を検討する。任意のスロット組み合わせに対する発話生成において、まず少数のシンプルなテンプレートを連結して意味的に正しいが、整合性や文法的に不自然な発話を生成する。その後、事前学習済み言語モデルを用いて、その発話を自然で一貫性のあるテキストに再構成する。自動評価指標および人間による評価を通じて、本手法が強力なベースラインを上回り、ドメイン外の入力に対しても堅牢であり、サンプル効率が向上することを示した。