はじめに
Google DeepMindが2025年11月20日、最新の画像生成・編集モデル「Nano Banana Pro」(Gemini 3 Pro Image)を発表しました。Gemini 3 Proをベースにしたこのモデルは、高精度なテキストレンダリング、多言語対応、プロフェッショナル向けの編集機能を備え、API経由で開発者に提供されます。本稿では、その技術的特徴と実用性について解説します。
参考記事
メイン記事:
- タイトル: Introducing Nano Banana Pro
- 著者: Naina Raisinghani
- 発行元: Google Blog
- 発行日: 2025年11月20日
- URL: https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/
関連情報:
- タイトル: 7 tips to get the most out of Nano Banana Pro
- 著者: Bea Alessio
- 発行元: Google Blog
- 発行日: 2025年11月20日
- URL: https://blog.google/products/gemini/prompting-tips-nano-banana-pro/
- タイトル: Build with Nano Banana Pro, our Gemini 3 Pro Image model
- 著者: Alisa Fortin, Naina Raisinghani
- 発行元: Google Blog
- 発行日: 2025年11月20日
- URL: https://blog.google/technology/developers/gemini-3-pro-image-developers/
- タイトル: How we’re bringing AI image verification to the Gemini app
- 著者: Pushmeet Kohli, Laurie Richardson
- 発行元: Google Blog
- 発行日: 2025年11月20日
- URL: https://blog.google/technology/ai/ai-image-verification-gemini-app/
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要点
- Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)は、Gemini 3 Proをベースにした最新の画像生成・編集モデルで、高精度なテキストレンダリングと多言語対応を実現している
- 最大14枚の画像を統合し、5人までの人物の一貫性を維持できるほか、照明・カメラ角度・色調補正など専門的な編集機能を提供する
- Gemini APIとGoogle AI Studio、Vertex AIで開発者向けに提供され、Google Antigravityなどの新開発プラットフォームにも統合されている
- すべての生成画像にSynthIDデジタル透かしが埋め込まれ、Geminiアプリ内で画像のAI生成判定が可能になる
詳細解説
Nano Banana Proの位置づけ
Googleによれば、Nano Banana Proは数か月前にリリースされた「Nano Banana」(Gemini 2.5 Flash Image)の上位モデルとして開発されました。従来のNano Bananaは、古い写真の復元やミニチュアフィギュアの生成など、カジュアルなクリエイター向けの画像編集を可能にしましたが、Nano Banana Proは複雑な構成と最高品質を求めるプロフェッショナル用途に焦点を当てています。
画像生成AIは、ここ数年で飛躍的に進化してきました。初期のモデルでは単純な画像生成が中心でしたが、現在では編集機能、多言語対応、高解像度出力など、実務に耐えうる機能が求められています。Nano Banana Proは、こうした実用的要求に応える形で設計されたモデルと言えるでしょう。
高精度なテキストレンダリング機能
Googleの発表によれば、Nano Banana Proの最大の特徴は、画像内に正確で読みやすいテキストを直接レンダリングできる点です。短いキャッチフレーズから長い段落まで、様々な質感、フォント、カリグラフィーでテキストを生成できます。また、Gemini 3の多言語推論能力により、複数の言語でテキストを生成したり、既存画像内のテキストを翻訳・ローカライズすることも可能です。
従来の画像生成AIでは、テキストのレンダリングが大きな課題でした。文字が歪んだり、スペルミスが発生したり、可読性に問題があるケースが多く見られました。Nano Banana Proは、Gemini 3 Proの言語理解能力を活用することで、この課題を大幅に改善したと考えられます。
開発者向けの技術文書では、画像の意味的コンテキストを理解し、メニュー、標識、文書などの要素の言語を変更できると説明されています。これは、国際展開を検討する企業や多言語コンテンツを制作するクリエイターにとって、実用的な価値が高い機能でしょう。
高度なクリエイティブコントロール
Googleによれば、Nano Banana Proは最大14枚の画像を統合し、5人までの人物の一貫性と類似性を維持できます。スケッチを製品に変換したり、設計図をフォトリアリスティックな3D構造に変換したりと、コンセプトと実制作の間のギャップを埋めることができます。
また、プロフェッショナル向けの編集機能として、照明調整、カメラアングル変更、焦点調整、色調補正などが提供されます。例えば、昼間のシーンを夜間に変換したり、ボケ効果を適用したりといった操作が可能です。出力解像度は2Kと4Kに対応し、ソーシャルメディアから印刷物まで、様々なプラットフォームに対応できます。
このレベルの編集機能は、従来のPhotoshopなどの専門ツールで行われていた作業を、AIの支援により効率化できる可能性を示しています。ただし、Googleの発表では、複雑な編集やブレンド処理で不自然なアーティファクトが生じる場合があることも明記されており、完全な自動化にはまだ課題があると考えられます。
実世界知識とGoogle検索の統合
Googleによれば、Nano Banana Proは膨大な知識ベースに接続され、従来の画像生成モデルより事実に基づいた資産を生成できます。さらに、Google検索とのグラウンディング機能を有効にすると、リアルタイムのウェブコンテンツに接続してデータ駆動型の出力を生成できます。
この機能は、教育用の解説図、レシピのビジュアル化、リアルタイムの天気や スポーツ情報の視覚化など、正確な表現が求められる用途で特に価値があります。Googleは、植物のインフォグラフィックやチャイの作り方を示すステップバイステップの図など、具体的な活用例を示しています。
生成AIにおける「ハルシネーション」(事実と異なる情報の生成)は依然として重要な課題です。Google検索との統合により、この問題をある程度緩和できる可能性がありますが、Googleも「データ駆動型のビジュアル(図表やインフォグラフィック)の事実的正確性は常に検証する必要がある」と注意を促しています。
プロフェッショナル向けのプロンプティング手法
Googleの提供するガイドでは、効果的なプロンプトの作成方法が詳しく説明されています。基本要素として、被写体(Subject)、構図(Composition)、アクション(Action)、場所(Location)、スタイル(Style)を含めることが推奨されています。
より高度な結果を得るには、構図とアスペクト比の指定、カメラと照明の詳細(「f/1.8の浅い被写界深度での低角度ショット」など)、具体的なテキスト統合の指示、事実に基づく制約(「科学的に正確な断面図」など)、参照画像の役割の明確化などが有効とされています。
これらの詳細な指示は、従来の写真撮影や映像制作におけるディレクションと共通する部分が多く、クリエイティブ分野の専門知識をAIプロンプトに応用する方法を示しています。ただし、これらの高度な技法を使いこなすには、ある程度の試行錯誤と経験が必要と考えられます。
開発者向けAPI提供とエコシステム統合
Googleによれば、Nano Banana ProはGemini APIとGoogle AI Studio、企業向けのVertex AIで有料プレビューとして提供が開始されました。開発者は、これらのプラットフォームを通じて、インテリジェントなマルチモーダルアプリケーションを構築できます。
また、Googleの新しいエージェント開発プラットフォーム「Google Antigravity」では、コーディングエージェントがこの画像生成機能を直接活用し、ユーザーレビュー用の詳細なUIモックアップや新しいビジュアル資産をコード実装前に生成できます。さらに、AdobeやFigmaなどの主要なクリエイティブプラットフォームもこのモデルを統合しています。
API経由での提供は、開発者がNano Banana Proの機能を既存のワークフローやアプリケーションに組み込むことを可能にします。Googleは、製品モックアップアプリ、コミックブック生成アプリ、インフォグラフィック作成アプリなど、複数のデモアプリケーションも提供しており、開発者はこれらをリミックスして独自のプロジェクトを開始できます。
ただし、技術文書の比較表によれば、Nano Banana Proは高品質な画像生成を実現する一方で、コストとレイテンシーが高くなる傾向があります。高速で低コストな画像生成が必要な場合は、引き続きGemini 2.5 Flash Imageの使用が推奨されており、用途に応じた適切なモデル選択が重要でしょう。
AI生成画像の検証機能
Googleによれば、Nano Banana Proで生成されたすべての画像には、SynthIDデジタル透かしが埋め込まれます。SynthIDは、2023年にGoogleが導入した技術で、AI生成コンテンツに知覚できない信号を埋め込むものです。これまでに200億を超えるAI生成コンテンツがSynthIDでマークされています。
今回の発表では、GeminiアプリにAI生成画像の検証機能が追加されました。ユーザーは画像をアップロードして「これはGoogle AIで作成されたものですか?」と質問するだけで、GeminiがSynthID透かしをチェックし、画像の出自に関するコンテキストを提供します。
AI生成コンテンツの透明性は、偽情報やディープフェイクの拡散防止という観点から、ますます重要になっています。Googleは、Coalition for Content Provenance and Authenticity(C2PA)の運営委員会メンバーとして、業界標準の策定にも関わっています。今週からは、Geminiアプリ、Vertex AI、Google Adsで生成された画像にC2PAメタデータも埋め込まれ、画像の作成方法に関する透明性がさらに向上します。
ただし、検証機能は現時点では画像のみに対応しており、動画や音声への拡張は今後の展開とされています。また、Google以外のエコシステムで作成されたコンテンツの元ソースを確認できる機能も、将来的に追加される予定です。
利用可能なプラットフォームと価格体系
Googleによれば、Nano Banana Proは複数のプラットフォームで利用できます。一般ユーザーと学生向けには、Geminiアプリで「Create images」を選択し、「Thinking」モデルを使用する際にグローバルに展開されています。無料ユーザーには限定的なクォータが提供され、それを超えると従来のNano Bananaモデルに戻ります。Google AI Plus、Pro、Ultraのサブスクライバーには、より高いクォータが提供されます。
プロフェッショナル向けには、Google Adsで画像生成機能がNano Banana Proにアップグレードされ、広告主がグローバルに最先端のクリエイティブと編集パワーを利用できます。また、Google SlidesとVidsのWorkspaceユーザー向けにも展開されています。
クリエイター向けには、AIフィルムメイキングツール「Flow」でGoogle AI Ultraサブスクライバー向けに提供され、フレームやシーンに対するさらなる精度とコントロールが可能になります。
無料ユーザーとGoogle AI Proユーザーが生成した画像には、可視的な透かし(Geminiスパークル)が維持されますが、プロフェッショナルな作業でクリーンなビジュアルキャンバスが必要なことを認識し、Google AI UltraサブスクライバーとGoogle AI Studio開発者ツール内で生成された画像からは可視的な透かしが除去されます。
まとめ
Google DeepMindが発表したNano Banana Proは、高精度なテキストレンダリング、多言語対応、プロフェッショナル向けの高度な編集機能を備えた画像生成・編集モデルです。API経由での提供により、開発者は既存のワークフローに統合しやすく、Google Antigravityなどの新プラットフォームとの統合も進んでいます。AI生成コンテンツの透明性を確保するSynthID技術と検証機能の実装も、責任あるAI開発の観点から注目されます。今後、動画や音声への機能拡張や、より多くのプラットフォームへの展開が期待されます。
