Google, Gemini in Sheets가 SpreadsheetBench 70.48%로 SOTA 달성했다고 발표

X에서 Google이 강조한 내용

Google AI는 2026년 3월 10일 Gemini in Google Sheets가 전체 SpreadsheetBench에서 70.48%를 기록했다고 밝혔다. Google은 이를 state of the art 결과라고 설명하며 human expert performance에 근접한다고 주장했다. 단순히 수식 추천이나 autofill 보조를 넘어서겠다는 메시지다.

동시에 회사는 이 결과를 더 넓은 Workspace 전략 안에 배치했다. 선행 게시물에서 Google은 Docs, Sheets, Slides, Drive 각각의 data model과 사용자 요구에 맞게 Gemini를 조정해야 했다고 밝혔다. 즉 이번 Sheets 발표는 생산성 앱 안에 generic chat을 넣는 수준이 아니라, 구조화된 업무 환경에 맞춘 domain-tuned behavior로 나아가고 있음을 보여준다.

Google 블로그가 추가한 내용

Google의 공식 블로그는 70.48% 점수가 더 강한 verbalization과 coding capability를 Gemini in Sheets에 부여한 결과라고 설명한다. 회사에 따르면 이 조합을 통해 모델은 단순한 formula 생성에 그치지 않고, complex model과 dashboard를 직접 만들고, optimization problem을 풀고, 자신의 결과를 스스로 검증할 수 있다.

• Google은 전체 SpreadsheetBench 기준으로 경쟁 시스템을 앞섰다고 설명한다.
• 또한 해당 점수가 spreadsheet task에서 human expert ability에 근접한다고 주장한다.
• 회사는 이를 일반적인 Gemini 성능 향상보다, Workspace 내부의 product-specific model adaptation 성과로 해석하고 있다.

왜 기업 실무에 중요한가

Spreadsheet는 AI가 assistant를 넘어 delegated analytical work로 이동할 수 있는지를 보여주는 대표적인 enterprise 시험대다. formula suggestion도 유용하지만, 실제 비즈니스 가치는 시스템이 표 구조를 이해하고, 목표를 추론하고, 모델을 구성하고, 출력이 일관적인지 점검할 수 있을 때 나온다. Google이 이번에 강조한 변화가 바로 그 전환점이다.

이 benchmark 향상이 실제 운영에서도 재현된다면 의미는 Sheets 하나로 끝나지 않는다. Workspace 안의 product-specific tuning은 AI 생산성 경쟁이 단순한 language-model IQ보다, 문서·스프레드시트·프레젠테이션·지식 저장소의 native structure를 얼마나 깊게 이해하고 연결하느냐로 이동하고 있음을 보여준다.

출처: Google AI X 게시물, Google Workspace 블로그