Nano Banana Pro 画像生成・編集

Nano Banana Pro とは

Nano Banana Pro は Google の画像生成・編集モデルで、2025 年 11 月 20 日に公開されました。Google 自身の資料では Gemini 3 Pro Image というアーキテクチャ名が付けられています。Gemini 3 Pro を基盤にしているため、単語をなぞるだけでなく、指示の内容そのものを推論します。

本サイトでは他のモデルと同じ画像ワークスペースで動作します。このページでは、モデルの正体、このワークスペースが公開している設定項目、Google が公式サンプルとともに公開したプロンプト、そして送信前にサーバー側が返す見積もりを掲載しています。

モデルを選ぶときに最初に見るべきなのは、Google 自身が引いた役割分担です。Nano Banana Pro は、事実の正確さ、読みやすい文字、細かな制御が求められる高品質な作業に向いています。初代 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）は今も素早く軽い選択肢です。

Nano Banana Pro に向いている 7 つの用途

以下の一覧は、転売サービスの宣伝文句ではなく、Google がこのモデルで実際に示した作例に基づいています。

• 読み取れる文字を載せる必要があるポスターやパッケージ。Google はこれを最大の強みとして挙げ、短いキャッチコピー、長い段落、手書き風の書体、そして実物を積んで一つの文を組んだ例まで示しています。
• 実在の情報から組み立てるインフォグラフィックや図解。Google の作例には観葉植物の育て方ガイドと手順つきのレシピがあり、どちらもレイアウト用の画像をアップロードせず、モデル自身の世界知識から生成されています。
• 最新の事実に依存する内容。モデルは Google 検索に接続でき、発表記事ではリアルタイムの天気データから作ったポップアート調の天気図が示されています。
• 絵コンテや連作画像。一度に複数枚を生成し、同じ登場人物・画風・配色を一連の流れの中で保ちます。
• 多数の入力を合成する構図。Google が公表している上限は 1 回のワークフローで入力画像 14 枚、登場人物 5 人と物体 14 個までの一貫性維持です。集合写真や商品ラインを参照素材から組み立てられるのはこのためです。
• スタジオ作業に近い判断。光の向きを変える、昼を夜に変える、焦点を手前へ移す、あるいは同じ素材を複数のアスペクト比に展開するといった操作を、場面を作り直さずに行えます。
• 多言語での展開。複数の言語で文字を描画でき、画像の中にすでにある文字を翻訳できるため、既存のデザインを別市場向けにそのまま展開できます。

そのままコピーできるプロンプト

以下は Google が上の作例とともに公開したプロンプトを、そのまま書き写したものです。出発点として使ってください。構成は残し、被写体を入れ替えます。いずれかを開くとワークスペースに読み込まれます。

Create an infographic about this plant focusing on interesting information.

Create an infographic that shows how to make elaichi chai

Create a storyboard for this scene

View of a cozy street in Berlin on a bright sunny day, stark shadows. the old houses are oddly shaped like letters that spell out "BERLIN" Colored in Blue, Red, White and black. The houses still look like houses and the resemblance to letters is subtle.

Google が公開している仕様

以下の数値は Google 自身のモデルページと発表資料によるもので、転売サービスの要約ではありません。Google は入力画像の枚数が利用環境によって変わるとも注記しているため、実際に送信できる内容はこのワークスペースが基準になります。

このワークスペースで設定できること

送信できる内容はピッカーの表示が基準です。他社サイトのページはそのサービスのアカウントを説明したもので、料金もサービス側が算出します。このページに固定の数値はありません。

競合サイトはこのモデルについて自社のポイント価格表を掲載していますが、それは本アカウントではなく自社アカウントの説明です。実際の数値は、送信前にワークスペースが表示するものです。

Nano Banana Pro と同系統 2 モデルの比較

本サイトには 3 つの世代すべてが掲載されています。位置づけの行は Google 自身の説明から、設定の行はこのワークスペースのピッカーから取っているため、他社が提供する選択肢と異なる場合があります。

3 つの世代はこのワークスペースで同じ解像度の段階と同じ参照画像の上限を共有しているため、実際に体感できる違いは推論の深さ、文字の正確さ、速度であり、出力サイズの上限ではありません。判断が重要なときは、同じ指示を 2 つに通して比べてください。

スタジオ水準の設定と編集の流れ

編集は、利用する権利のある画像と、「何を変え、何を残すか」を明示した指示から始まります。マスクを描く必要はありません。モデルが指示の指す部分を判断し、それ以外はそのままにします。

Google は細かな制御をスタジオ水準の編集としてまとめ、そのうち 4 つを直接示しています。カメラアングルの調整、焦点の変更、カラーグレーディングの適用、そして場面の照明の置き換えです。本ページにはそのうち 2 つを掲載しました。雪景色を昼から夜へ変えた例と、焦点を手前の花へ移した例です。

指示は前半と後半に分けて書きます。前半で被写体と変更内容を、後半で動かしてはいけないもの（輪郭、カメラアングル、その他の部分の色など）を挙げます。

• まず顔と手を確認します。人物編集で最もよく起きる意図しない変化が似姿のずれです。
• 小さな文字を読み直します。Google は「小さな文字と綴り」を自ら既知の弱点として挙げているため、価格表示や法的表記が最も影響を受けやすい箇所です。
• 物体を追加・削除した箇所では、反射、影、接地部分を比較します。
• 一度に一つの指示だけ変えて再実行します。そうすれば差をモデルのばらつきではなく、その指示に帰属できます。

このサイトで生成・編集する手順

ワークスペースが求める順に 4 ステップです。

1. プロンプトを貼り付けるか、上の作例のコピーボタンから既存のプロンプトを読み込みます。
2. 解像度とアスペクト比を選びます。新規生成ではなく編集の場合は参照画像を追加します。
3. 見積もりを確認し、ワークスペースの求めに応じてサインインします。
4. 送信して結果を確認し、残したい版をダウンロードします。タスクが失敗した場合は、再試行の前に状態を確認して重複送信を避けます。

作り直しに耐えるプロンプトの書き方

Google が示しているのはキーワード表ではなく公式です。成果物を先に決め、次に被写体、動作、場面を積み上げます。

Google 自身のガイドは作業を 2 段階に分けています。1 回目で構想を固めます。被写体、構図、動作、場所、画風。編集の場合は変更内容をそのまま指示します。2 回目で細部を詰めます。アスペクト比、カメラと照明の詳細、画像内に入れる文字の正確な文言と位置、そして図解を出力する場合は事実の正確さへの要求です。

複数の画像を使う場合、Google はそれぞれの役割を明示することを勧めています。たとえば 1 枚目を人物のポーズ、2 枚目を画風、3 枚目を背景に使う、といった指定です。短くするより具体的にする方が有効です。修正するときは一度に一つの判断だけを変えてください。

Google が公表している限界

モデルのページは、自らの主張がどこで止まるかを示すべきです。Google はこのモデルの限界一覧を公開しており、以下はその 5 項目を同社の分類のまま掲載したものです。

• 視覚と文字の忠実度：すべての画像が完璧ではなく、小さな顔、正確な綴り、細部で失敗することがあります。
• データと事実の正確さ：世界知識は広範ですが誤りがないわけではなく、インフォグラフィック、注釈付きの図解、データに基づく画像は公開前に確認が必要です。
• 翻訳とローカライズ：多言語の文字生成と翻訳は可能ですが、文法、綴り、文化的な語感、慣用表現で問題が起きることがあります。
• 複雑な編集と画像の合成：マスクを使う編集、大幅な照明変更、複数画像の合成は、不自然な結果や目立つ破綻を生むことがあります。
• 登場人物の特徴：一貫性は強みですが保証ではなく、Google は改善を続けているとしています。

作例と仕様の出典

このページのすべての数値と画像は、以下いずれかの出典にたどれます。値が競合サイト由来で Google 由来ではない場合は、その行に明記しています。