近年、生成AIの進化やクリエイティブ業務の効率化ニーズの高まりを背景に、企業のマーケティングや広報、イベント運営などで画像生成AIを導入するケースが増えています。

しかし、実際の精度や使い勝手、弱点については十分に検証されておらず「本当に実務で使えるのか」や「どんな点に注意すべきか」といった、導入前の不安要素を抱えている担当者も少なくありません。

本記事では、Googleの画像生成AI「Nano Banana」の基本的な特徴や公式推奨の活用方法に加えて、実際の画像生成や編集結果の検証、さらには苦手なタスクや注意点まで詳しく解説します。

この記事を読むだけで「Nano Banana」の強みと弱みを体系的に把握できるため、画像生成AIの導入や乗り換えを検討している担当者にとって判断材料となる検証情報を得られるはずです。

Nano Bananaとは？

Nano Bananaとは、Googleが提供している画像生成・編集モデルのことで、Gemini 2.5 Flash Imageをベースにしています。写真やイラストをもとに、不要なオブジェクトの削除や色味の調整、背景の差し替えやラフな手書きからのきれいな図版化など、簡単なプロンプトだけで実現することができます。もちろんプロンプトは日本語でOKです！

最大の特徴は何といっても「画像生成の手軽さ」です。細かいパラメータ設定をしなくても「〇〇な雰囲気にして」や「この部分だけ明るくして」などの実現したいことをプロンプトとして指示するだけで、SNS用画像や社内資料向けのイメージカットを素早く作成できます。

より高精細な4K画像や複雑な合成、ブランドトーンを厳密に再現したい場合などは、上位版の「Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)」もリリースされていますが、日常的なバナー作成や資料のちょっとしたブラッシュアップには、通常版のNano Bananaでも十分な威力を発揮してくれます。今回は通常エディションを使用して検証していきましょう。

個人的には、従来の画像生成ツールと比べてNano Bananaが大きく発展したと感じるのが「文字の出力」です。これまではどうしても「存在しない文字」になっていたり「文字っぽい何か」になっていたりと、なかなか出力が難しかったテキストの生成ですが、現状のNano Bananaではこの部分がほぼ完璧に修正されています。漢字のような複雑な文字であっても正しく出力されるのは天晴です！

ほかにも「一貫性を持たせたままの出力」というのも、これまでは実現が難しかった部分です。特にブランド使用では、同一キャラクターでも出力によって細部が変更されてしまうという点がこれまでネックとなっていましたが、現状のNano Bananaでは大きく改善されています。

公式推奨の活用ガイドがおすすめ

Nano Bananaの使用にあたっては、まずはGoogleが公開している「Nano Bananaを最大限に活用するためのガイド」を読んでおくことを強くおすすめします。

内容としては、プロンプトに盛り込むべき項目や簡単なプロンプト例、活用シーンなどを紹介してくれているのですが、特にプロンプトの項目では、写真出力やイラスト描画でポイントになるような部分がそのまま記載されていたため、今回の検証では大いに役立ちました。

これは画像生成に限った話ではないのですが、生成AIは「そもそもの手法を知っている人」が自身の力をブーストさせるときに効果的であると改めて実感しました。頭の中に出力させたいものをしっかりとイメージし、それを現実に持ってくるための説明を言語化できなければ、思った通りの出力を得ることは難しそうです。

少し話が逸れましたが、このガイドさえ読めば「理想に近い出力結果を得るためには、どんなプロンプトで指示するべきか？」のポイントを押さえることができます！

ただし、少々内容が難しいため、このページをGeminiとChatGPTにそれぞれ渡して「このページの情報を参照し、Nano Bananaを最大限活用するためのプロンプトテンプレートを作成してください」とお願いしてみました。結果は以下の通りです。

Geminiのガイド要約

[Subject / 被写体]
(何が映っているか？ 具体的な特徴、服装、表情など)
例: 青く光る目を持つ無骨なロボットバリスタ

[Action / アクション]
(何をしているか？ 動作や状態)
例: 繊細な手つきでコーヒーを淹れている

[Location / 場所・背景]
(どこで撮るか？ 環境、時間帯、雰囲気)
例: 火星にある未来的なカフェ、窓の外には赤い砂漠が見える

[Composition & Camera / 構図とカメラ設定]
(どのように撮るか？ アングル、照明、被写界深度)
例: ローアングル、浅い被写界深度(f/1.8)、逆光で長い影が伸びている、シネマティックなカラーグレーディング

[Style / スタイル]
(全体的な見た目や画風)
例: フォトリアル、3Dアニメーション、フィルムノワール、水彩画

[Text Integration / テキスト挿入] (※Nano Banana Proの強み)
(画像内に描画させたい正確な文字)
例: エプロンに「COSMIC CAFE」という文字を太字のサンセリフ体で記載

[Aspect Ratio / アスペクト比]
(用途に合わせた比率)
例: 16:9 (映画風)、9:16 (ポスター/スマホ用)

Geminiの要約では、画像生成で必要となる最低限の要件や情報を簡潔にわかりやすく箇条書きで提案してくれました。特にこだわりがない場合は、これくらいの情報量から始めてみるのが良いでしょう。

ChatGPTのガイド要約

①：基本テンプレート(新規生成)
目的：まずは“何を作るか”を一文で
Subject：［主題（例：青い光る眼のロボットバリスタ）］
Composition：［構図（例：ローアングル／クローズアップ／21:9 ワイド）］
Action：［動き・状況（例：コーヒーを淹れている）］
Location：［場所（例：近未来の火星カフェ）］
Style：［美学・質感（例：フォトリアル／水彩／フィルムノワール）］
Camera & Lighting：［焦点距離/絞り/ライティング（例：f/1.8 の浅い被写界深度、ゴールデンアワー逆光）］
Aspect Ratio / Output：［比率と解像度（例：9:16 ポスター、4K）］
Text（必要な場合）：本文：［“見出し文”］／フォント：［サンセリフ太字］／配置：［上部中央］
Constraints：［歴史/科学の正確性が必要なら明記］
Negative / Avoid：［避けたい要素（例：歪んだ文字、過剰なノイズ）］

②：画像内テキスト重視ポスター（高可読テキスト）
目的：［商品/イベント］の告知ポスター
Subject：［主題］
Composition：［例：中央配置の被写体＋余白を広めに］
Style：［例：1990年代のプロダクト写真風］
Text A：メインコピー「［文言］」＝［太字・白・サンセリフ・上部］
Text B：サブコピー「［文言］」＝［細字・下部余白］
Camera & Lighting：［例：シネマティックなカラーグレーディング、ソフトキーライト］
Aspect Ratio / Output：［A1 相当 9:16／4K］
Avoid：文字のにじみ・誤字を避ける
Notes：テキストはこの綴りで正確に表示

③：ローカライズ／翻訳付きデザイン
目的：既存デザインの多言語展開
Style：［元の雰囲気］を維持
Text：画像内の英語を［韓国語/日本語/多言語］へ翻訳して置換。レイアウト・色・写真は同一
Fonts：可読な［サンセリフ］相当で自然に組版
Aspect Ratio / Output：［各プラットフォーム用に 1:1, 4:5, 16:9 も書き出し］

④：参照画像の厳密合成（最大 6～14 枚）
目的：複数の要素を一枚に合成
References Image A：ポーズ／人物の顔
References Image B：アートスタイル
References Image C：背景環境
Consistency：登場人物の顔立ち・衣装の一貫性を保持
Composition：［16:9 シネマ、被写界深度浅め］
Editing：［例：マネキンのドレスを画像Bのドレスに差し替え］
Output：［2K or 4K］

⑤：科学/歴史の正確さが必要な図解
目的：［主題（例：断面図/工程フロー）］の科学的に正確な図解
Constraints：科学的に正確／歴史的整合性を厳守
Labels & Text：見出し「［文言］」、各パーツ名［リスト］（高可読）
Style：クリーンなインフォグラフィック
Layout：［横 16:9］／凡例スペース確保
Avoid：誤ったスケール・虚構の部品

⑥：ブランド一貫性（パターン／ロゴの自然合成）
Task：［何を変えるか：例「背景の車を削除」「ネクタイを緑に変更」］
Lighting/Camera：［角度・焦点・色調補正の指示］
Output：［用途に合わせて 1K/2K/4K］
Notes：元画像の構図は維持

⑦：SNS/広告フォーマット一括展
Master：メインビジュアル仕様（上記いずれか）
Derivatives：1:1（フィード）／4:5（IG）／9:16（ストーリー/リール）／21:9（シネマティック）
Copy Fit：各比率で要素の再配置。主要テキストは切れない位置へ
Batch Output：［希望のサイズ列挙］

ChatGPTの要約では、基本のテンプレートに加えて、それぞれの活用シーンで指定すべき項目をピックアップしてくれました。項目説明は少なめですが、実際の活用で役立つ内容になっています。

実際に「Nano Banana」を検証してみた！

それでは、本日のメインである画像の出力に移っていきましょう！今回はイラストの生成はせず、実写オンリーで試してみようと思います。先ほどのガイドに倣って指定するパターン(項目指定ありバージョン)と、目的と大まかなイメージだけ伝えた場合(項目指定なしバージョン)で、どの程度の差が出るのかを検証してみようと思います。

テーマは「社内で開催する音楽イベントの告知に使用する画像」という設定で写真を生成してもらいます。しかし私自身、写真やポスター制作に関しては素人です。そのため、項目指定ありバージョンでは、以下のプロンプトをChatGPTに投げ、画像生成用プロンプトを作成しました。

https://blog.google/products/gemini/prompting-tips-nano-banana-pro/

上記のサイトに書かれているプロンプトガイドを参照し、Nano Bananで理想の画像を生成するためのプロンプトを作成してください。画像生成にあたり必要もしくは設定が推奨されるな観点が足りていない場合、聞き返しを行い内容の精査を行ってください。

テーマは「社内音楽イベントの告知に使用する画像」です。

このプロンプトをもとに色々と構図やライティングを練っていきました。どう設定すればよいか不明な項目についても、質問しながら生成を進めることができたので、私のような素人でも安心です。

生成に使用する実際のプロンプトは以下の通りです。

項目指定なしバージョンのプロンプト

社内音楽イベントの告知用メインビジュアルとして使う画像を1枚生成してください。
オフィスビルで開催されている音楽イベントを背景に、中央にヘッドフォンをした女性が立っています。

項目指定ありバージョンのプロンプト

社内音楽イベントの告知用メインビジュアルとして使う画像を1枚生成してください。

**目的**
– 社内の音楽イベント告知に使うキービジュアル。
– 後で縦長ポスターやスライドに流用できる9:16の縦構図。

**主題（人物）**
– 20代後半〜30代前半くらいの日本人女性。
– オフィスカジュアルな服装（シンプルなブラウス＋パンツなど、過度に派手すぎないビジネス寄りのスタイル）。
– 女性は画像の中央に全身が入るように立ち、体はカメラから見て右向きで、両足を肩幅程度に開いて立っている。
– 両手は耳に当てたヘッドフォンをそっと押さえているポーズ。
– 視線はこちら（カメラ）を見ていて、音楽を楽しんでいるリラックスした笑顔。

**ヘッドフォン・ブランド要素**
– オーバーイヤー型ヘッドフォンを着用。
– ヘッドフォンの左右のハウジング部分には、くっきりと読める白い文字で「SB C&S」と書かれていること。
– ヘッドフォン以外には企業ロゴや文字は入れない。

**背景シーン**
– 東京のスタイリッシュなオフィスビルのロビーやイベントスペースが、ライブ会場のようになっている夜のシーン。
– スーツやオフィスカジュアル姿の会社員たちが大勢いて、仕事終わりに音楽イベントを楽しんでいる。
– 人々はステージ方向を向いていたり、会場内を歩いていたりするが、中央の女性以外は基本的に正面を向かない。
– 背景はややボケ気味にして、中央の女性がはっきり目立つようにする。

**スタイル・ライティング**
– スタイルはフォトリアルで、実在の写真のような質感。
– 中央の女性だけを、頭上からのピンスポットライトでドラマチックに照らす。
– 背景全体はやや暗めで、コントラスト強め。
– 会場内にはネオンカラー（青・ピンク・紫など）の光が散っており、イベントらしい高揚感を表現する。

**構図・アスペクト比**
– 縦長の 9:16 アスペクト比。
– 女性の全身がフレーム内に入り、上下左右に少し余白が残るように中央配置。
– 後からテキストを載せられるように、特に上部と下部にはある程度のスペースを確保する。

**その他の条件** 
– 画像内の文字要素は、ヘッドフォンの「SB C&S」のみとし、それ以外のテキストや看板の文字は生成しない。
– 仕事終わりのオフィスワーカーが音楽でリラックスしている、ポジティブでワクワクする雰囲気を表現する。

出力は 9:16 の高解像度画像で。

①：新規画像の生成

まずは「新規画像の生成」です。左が項目指定なし、右が項目指定ありの出力で、どちらも画像の精度自体は素晴らしいのですが、全く異なる画像となりました。

もちろん、指示していない項目は反映できないという点はありますが、正直なところ、これまでは「項目指定なしバージョン」レベルの指定で出力→細かい修正という手順を踏んでいました。加えて、曖昧な指示も多かったことから、なかなかイメージ通りの画像が作れず…。そう考えるとトークンの消費を考えても、しっかりと項目を指定して出力することの重要性を実感しました。

項目指定ありバージョンでも、オフィスビル…？という疑問は少々ありましたが、よく見ると床が日本のオフィスビルでよくある柄ですね。しっかり指定したのでイメージに近い画像が出力できました！目立った違和感はありませんし、このままイベント告知で使用しても遜色ないものになっていると思います。とはいえ、このレベルでは質感を含めて「AIだな」と思う点はいくつかあります。ですが、個人的には「よく見れば分かるくらいで良いかなぁ」と思ったりもします。

欲を言えば、女性の服装の色が薄く少々浮いているので、もう少し暗めの色が良かったです。ということで、そこもNano Bananaに修正してもらいましょう！最終出力結果は以下です。

②：既存写真の編集

次に「既存写真の編集」も試してみましょう。去年シンガポールで撮影した写真を元に、クリスマスムードな一枚に再編集してもらいます。結果はこちら！

なんと！シンガポールに冬がやってきました！元の写真における建物や道路の構造等は一切変更せず、一貫性を保ったまましっかりとクリスマスムードにしてくれています。通行人も自然な形で追加されているので、ビフォーアフターのイメージ写真の生成にも便利ですね。

③：既存写真から新規画像の生成

次は「既存写真の要素から新規画像を生成」してもらいましょう。渡した画像から写っている人物だけを使用して、全く新しい画像を生成してもらいます。

現実には存在しない登壇写真が完成しました！服装も変更してもらいましたが、特に違和感なく着せられています。指定した会社名のプリントもしっかり反映されていますし、よく見ると奥に映っているスライドにも会社名の文字が書かれているあたりは、プロンプトからの推測が素晴らしいといえます。

このような特性を活用すれば、企業キャラクターの衣装変更やポーズ変更といったことが、ブランドトーンを変更せずに容易に行うことができます！季節ごとに異なった装いをさせたアイコンにするなど、簡単にできるようになりますね。

NanoBananaに弱点はある？

以上、ここまで素晴らしい出力結果を見せてくれましたが、そうなると苦手なタスクが気になってきます。ということで、ここからはNano Bananの弱点について探っていきたいと思います。

弱点①：数量を数えるのが苦手

まず一つ目の弱点としては「数を数えるのが苦手」という点が挙げられます。これはNano Bananaに限った話ではなく、生成AI全般が苦手としている部分です。例えば、以下の生成結果をご覧ください。

画像の精度自体は素晴らしいのですが、よく見ると指定したオブジェクトの個数が異なっています。右側の単純なプロンプトでも、ミカンの数が「表面上は5個」という結果となり、このことからも「生成AIは数量に関する生成指示が苦手」であることがわかります。

この現象の最も顕著な例は「生成画像(実写やイラストに関係なく)の人物の指が5本ではなく6本や4本になってしまう」という現象です。最新のモデルでは徐々に改善傾向が見られるものの、それでも数回に1回は5本以外の指の本数で出力されてしまいます。

そのため「この画像はAI画像か？を見分けるための最初のチェックポイント」ともいわれています。この部分に関してはNano Bananaも例外ではないため、どうしても数の指定が必要な場合には、あらかじめ注意しておきましょう。

弱点②：アングルの変更が苦手

二つ目の弱点としては「アングルの変更が苦手」という点が挙げられます。まずは、以下の生成結果をご覧ください。

要望としては「客席側からステージを撮影するアングル」に変えて欲しかったのですが、なぜか花道になってしまいました。そこまで難しい指示をしているわけではないと思うのですが…。

どうやら「一度生成された画像を3Dの空間として捉え、アングルを変更する(カメラ位置を変える)」のは少々苦手なようです。生成したいアングルがしっかりと決まっている場合には、プロンプトに説明を追加するか、もしくは簡易でも手描きイラスト等で指定すれば、ある程度は反映されます。

他の画像(イラスト風)でも試してみましたが、元からある背景や構図を大きく変更はしてくれませんでした。このあたりは何かしらのテクニックがあるかもしれないので、もう少し研究してみる必要がありそうです。

弱点③：フォント問題にも注意

三つ目の弱点としては「有償のフォントを使ってしまう可能性がある」という点が挙げられます。

Nano Bananにより文字の出力精度が上がった結果、修正なしでそのまま使用するパターンも増えてきました。しかし、その出力文字が「特定のフォントそっくり、もしくはそのまま」である場合も少なくありません。

もちろん、フリーフォントであれば大きな問題はないのですが、フォントには有償のものも多数存在します。しかし、数多の画像を学習したモデルは、有償フォントもそのまま使用してしまっているのです。ここから権利問題に発展する可能性も少なくありません。

そのため、使用したいフォントがあらかじめ決まっているような場合には、そのフォントファイルとライセンスファイルを同時に読み込ませてから出力させるといった、フォントコントロールのための対処と工夫が必要になるでしょう。

感想まとめ

今回は、進化した画像生成AI「Nano Banana」について深く掘り下げて検証していきました。

画像精度の高さや一貫性の保持、意味のある文字の出力といった、これまでにない威力を発揮するNano Bananaの能力を垣間見ていただけたかと思います。

特に「一貫性の保持」に関しては、アイデア出しや説明用のスライド、プロトタイプ作成などで大きく貢献してくれるのでは？と感じています。個人的な感覚では「この画像のトーンカーブを変えるとどうなるだろう？」や「ここにオブジェクトを配置するならどんな色形がいいだろう？」といったシーンで、実際の撮影や画像編集をしなくても大枠の確認ができるというのは大変ありがたいです。

とはいえ、先ほど挙げたような問題も依然として残っているため、やはり現時点では「Nano Bananaを操作する人間の頭の中に完璧なイメージがあり、それを言語化して説明できる」能力がある場合に、大きな力を発揮するのだとも感じました。

SNSで見かけた記事では「デザインを一切経験したことがない人がAIで作成したポスター」が例に挙げられていましたが、やはり配置や配色といった点には穴が多く、全くセンスのない私が見た場合でも「そのポスターで何を伝えたいのか」や「誰のための何のイベントなのか」が文字を読まないと分からないような印象を受けました。

個人で楽しむ分には十分な能力を発揮してくれる一方で、今回の検証からも理解できた通り、少なくとも今日時点では「AIに全て任せよう！」は難しいため、実際の業務で利用する際は、ぜひ記事の中で取り上げたような注意点なども意識しながら活用してみてくださいね。