簡単な回答
CALCは、特定の汎用言語モデル1つに固定されていません。構造計算と規準照査に合わせて設計された、モジュール型のマルチモデル構成を採用しています。タスクと選択した推論レベルに応じて、複数の契約済みAIプロバイダーのうち適切なモデルがリクエストを処理します。言語モデル単体では、数式、規準の参照、信頼できる数値の扱いにすぐ限界があります。そのためMiaは、数値をプログラムコードで計算し、規準値をDlubalナレッジベースから取得し、Skillsでは決められた手順に従います。
言語モデル1つでは足りない理由
汎用の言語モデルは自然な文章を書けますが、値を誤って計算したり、存在しない条項を引用したりすることがあります。構造計算にとって、それでは信頼性が不十分です。
CALCでは、言語モデルが質問を理解し、手順を計画します。数値はプログラムコードで計算され、規準値はナレッジベースから取得されます。Skillは入力、計算、照査、PDFレポートの順序を定めます。
CALCがモデルを選ぶ仕組み
各リクエストは1つのモデルが処理します。どのモデルを使うかは、チャットで選ぶ推論レベル（標準または高）によって決まります。プロバイダーが利用できない場合は、フォールバックプロバイダーが引き継ぎます。モデル同士が通信することはありません。
新しいモデルは導入前にテストし、より信頼できるモデルがあれば切り替えます。そのため、このページでは特定のモデル名を挙げていません。
データ保護と責任
どのAIプロバイダーがリクエストを処理し、どこで処理が行われる可能性があるかは、別のFAQで説明しています。他の構造解析ソフトウェアと同様に、結果の確認はユーザーの責任です。