Google、Gemini in Sheets が SpreadsheetBench 70.48%でSOTA到達と発表

XでGoogleが示したポイント

Google AIは2026年3月10日、Gemini in Google Sheetsが完全版のSpreadsheetBenchで70.48%を達成したと発表した。Googleはこれをstate of the artだと説明し、human expert performanceに近い水準だと主張している。単なるformula補助やautofill支援より踏み込んだメッセージだ。

同時にGoogleは、この成果をより広いWorkspace戦略の中で位置づけた。先行する投稿では、Docs、Sheets、Slides、Driveそれぞれのdata modelと利用者ニーズに合わせてGeminiを調整する必要があったと説明している。つまりSheetsの今回の成果は、汎用chatを埋め込む段階から、構造化された業務環境向けのdomain-tuned behaviorへ進んでいることを示す。

Googleブログの補足

Googleの公式ブログによれば、70.48%という結果は、Gemini in Sheetsにより強いverbalizationとcoding capabilityを持たせたことで実現したという。Googleは、その結果としてモデルが単にformulaを生成するだけでなく、complex modelやdashboardをネイティブに構築し、optimization problemを解き、自身の作業を検証できるようになったと説明している。

• Googleは、完全版SpreadsheetBenchで競合システムを上回ったとしている。
• また、そのスコアはspreadsheet taskにおけるhuman expert abilityに近いとも述べている。
• Googleはこの進展を、一般的なGemini強化ではなく、Workspace内のproduct-specific model adaptationの成果として位置づけている。

なぜ企業ワークフローに重要か

Spreadsheetは、AIがassistant的な補助からdelegated analytical workへ進めるかを測る代表的なenterprise領域だ。formula suggestionは便利だが、本当の価値はシステムが表の構造を理解し、目的を推論し、モデルを組み立て、出力の整合性まで確認できるときに生まれる。Googleが今回示したのは、その移行が現実味を帯びてきたというシグナルだ。

もしこのbenchmark向上が実運用でも再現されるなら、意味はSheetsだけにとどまらない。Workspace内でのproduct-specific tuningは、今後の競争が汎用的なlanguage-model IQではなく、文書、spreadsheet、presentation、knowledge storeのnative structureにどれだけ深く結びつけられるかへ移る可能性を示している。

出典: Google AI X投稿, Google Workspaceブログ