2026年2月26日、Google DeepMindは新たなAI画像生成モデル「Nano Banana 2」（正式名称: Gemini 3.1 Flash Image Preview）を発表した。
AI画像生成の品質ランキング「Arena」で1位を獲得しながら、前世代のNano Banana Proと比べてAPI料金は約50%安く、生成速度も大幅に向上。Geminiアプリなら無料、開発者向けAPIでも1K画像1枚あたり約$0.067（約10円）で使える。
ただし、Nano Banana 2は、単なる「安くなったPro」ではなく、革新的な新機能を含む。
Google検索をリアルタイムで参照して実在のランドマークを正確に描く機能や、すべての生成画像にAI製の証明を自動で埋め込むC2PA対応など、他社モデルにはないGoogleならではの機能が複数加わった。
AI画像生成の選択基準が、品質とコストだけでなく、「何を参照して描けるか」「コンプライアンスをどう担保するか」にまで広がりつつあることを象徴するモデルだ。
Nano Bananaシリーズの進化：初代からNano Banana 2まで
Nano Banana 2は、約半年で3世代を重ねたGoogleの画像生成AIモデルの集大成だ。
| モデル | 正式名 | リリース | 特徴 |
|---|---|---|---|
| Nano Banana（初代） | Gemini 2.5 Flash Image | 2025年8月 | バイラルヒット。日本語テキスト描画でも話題に |
| Nano Banana Pro | Gemini 3 Pro Image | 2025年11月 | テキスト描画・キャラクター一貫性が大きく改善 |
| Nano Banana 2 | Gemini 3.1 Flash Image | 2026年2月 | Pro品質 + Flash速度 + 半額料金 |
初代Nano Bananaは、Geminiアプリで誰でも無料で使えるAI画像生成として爆発的にヒットした。
特に日本では、従来のAI画像生成モデルが苦手としていた日本語テキストを高い精度で画像内に描画できることから、プレゼン用スライドやSNS投稿用の画像を作れると話題になった。
同年11月に登場したNano Banana Proは、「Gemini 3 Pro」の高度な推論能力を取り入れ、テキストの正確な描画、キャラクターの一貫性維持、複雑な構図指示への追従など、それまでのAI画像生成モデルが苦手としていた領域で大きな飛躍を見せた。
「Nano Banana 2」は、この「Nano Banana Pro」級の品質を、Gemini Flashのスピードで実現しつつ料金を半額に抑えたモデルだ。
Nano Banana 2の5つの強み
Nano Banana 2には、Googleにしか実現できない特徴を含め、他者の画像生成AIにはない強みがある。
Web検索と連動した画像生成（Google Search Grounding）
Nano Banana 2の最大の差別化ポイントは、リアルタイムのWeb検索と連動した画像生成だ。他のAI画像生成モデルにはない、Nano Banana 2独自の機能である。
通常のAI画像生成モデルは、学習データに含まれる知識だけを頼りに画像を生成する。一方、Nano Banana 2はGeminiの世界知識に加えて、Google検索（テキスト検索＋画像検索）をリアルタイムで実行し、その結果をビジュアルコンテキストとして活用できる。
具体的には、以下のようなことが可能になる。
- 特定のランドマークや建物を正確に描画する（例: 「ミラノ大聖堂をキュビスム風に」と指示すると、実際の外観を画像検索で確認してから描画する）
- 最新のニュースやイベントに基づいた画像を生成する
- リアルタイムの天気データを反映した風景画像を生成する
Googleはこの機能のデモとして「Window Seat」というアプリを構築した。世界各地の窓からの景色を、リアルタイム天気データを使って生成するものだ。
Web検索連携による画像生成は強力だが、リアルタイムデータの正確性は保証されない。天気情報や日付が古い場合があるとの報告もあり、データに依存する出力は公開前に検証することを推奨する。
被写体の一貫性を保つキャラクター維持機能
AI画像生成で「同じキャラクターを異なるシーンで描く」のは、従来非常に困難だった。
Nano Banana 2は、この課題に大きな進歩をもたらしている。
- 最大5体のキャラクターの外見一貫性を維持
- 最大14個のオブジェクトの忠実度を1つのワークフロー内で保持
- 参照画像を最大10枚（オブジェクト用）、最大4枚（キャラクターのアイデンティティ維持用）入力可能
Googleの公式デモでは、14体のキャラクターが農場で遊ぶシーンや、3体のぬいぐるみがツリーハウスを建設する6コマのストーリーが紹介されている。いずれのシーンでも、キャラクターの外見が一貫して維持されていた。
この機能は、ストーリーボードの作成、マーケティングキャンペーンでのキャラクター活用、コミックやビジュアルノベルの制作など、連続した画像でキャラクターの統一感が求められるユースケースに特に有効だ。
多言語テキストの高精度な画像内レンダリング
AI画像生成の弱点として長らく指摘されてきた「画像内テキストの品質」について、Nano Banana 2は大幅な改善を見せている。
看板、メニュー、グリーティングカード、マーケティングモックアップなどに、読みやすいテキストを直接画像内に生成できる。短いヘッドラインやタイトルであれば、非常に高い精度が期待できる。
さらに注目すべきは多言語対応だ。画像内のテキストを別の言語にローカライズする機能があり、英語からヒンディー語やアラビア語、タミル語といった非ラテン文字への変換も高精度で処理する。
Googleはこの機能のデモとして「Global Ad Localizer」というアプリを構築しており、広告を複数言語に自動翻訳する様子を示している。
Xでの反応を見ると、日本語テキストの品質についても好評の声が上がっている。
長文テキスト（新聞記事全体など）の場合は、文字が波打ったり判読不能な文字が混入したりすることがある。テキスト生成の精度が高いのは、あくまで短いヘッドラインやキャッチコピーなどに限られる。
512pxから4Kまでの解像度とアスペクト比制御
Nano Banana 2は、用途に応じた柔軟な出力設定が可能だ。
解像度は4段階から選べる。
| 解像度 | 消費トークン数 | Standard料金/枚 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 512px | 747 | ~$0.045 | 低レイテンシ・大量生成ワークフロー向け |
| 1K（1024px、デフォルト） | 1,120 | ~$0.067 | 標準的な画像生成 |
| 2K（2048px） | 1,680 | ~$0.101 | 高品質なマーケティング素材 |
| 4K（4096px） | 2,520 | ~$0.151 | 印刷物・大型ディスプレイ向け |
512pxモードはNano Banana 2で新たに追加されたもので、3〜8秒程度の高速生成が可能だ。プロトタイピングや大量のサムネイル生成など、速度優先のワークフローに適している。
対応アスペクト比は、1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9に加え、4:1、1:4、8:1、1:8が新たに追加された。バナー広告やパノラマコンテンツなど、極端な横長・縦長の画像にも対応する。
出力形式はPNG、JPEG、WebP、HEIC、HEIFに対応している。
実践ユースケース：Nano Banana 2が活きるシーン
Nano Banana 2の機能を踏まえ、特に効果を発揮するユースケースをまとめる。
- マーケティングモックアップの高速作成: テキスト描画精度の向上と多言語ローカライズ機能により、広告やバナーのプロトタイプを複数言語で素早く作成できる。Global Ad Localizerのデモが好例だ
- ECサイトの商品画像バリエーション: 被写体一貫性機能を使い、同一商品を異なる背景・アングルで描画する。512pxモードなら大量のサムネイル生成にも対応する
- インフォグラフィックやデータ可視化: Web検索連携により、最新データに基づいたインフォグラフィックを生成可能。水循環の図解やクラウドタイプの比較など、教育用途にも適している
- ストーリーボードやコミック制作: 最大5キャラクターの外見一貫性を維持しながら、6コマ以上の連続したシーンを生成できる。クリエイティブのプリプロダクションに有効
- ランドマークや建築物の正確な描画: Google Image Search Groundingにより、実在する建物を画像検索で参照してから描画するため、想像に頼らない正確な描写が得られる
Geminiアプリで「Nano Banana 2」を無料で使う方法
Geminiアプリでは、すでにNano Banana 2が無料で利用できる。「高速」「思考」「Pro」すべてのモードで、従来のNano Banana Proに代わるデフォルトの画像生成モデルとして展開されている。
使い方はシンプルだ。Geminiに「〜の画像を作って」と伝えるだけで、自動的に画像が生成される。確実に画像生成を行いたい場合は、Geminiアプリのツールメニューから「画像を生成」を選択すると良い。
「画像を生成」を選択すると、モノクロやシネマティックなど、スタイルを容易に適用できるパネルが表示される。
スタイルの適用は任意だが、自分のイメージに合うものがあれば試してみる価値がある。かなり精度が高く、自然な仕上がりの画像が得られる。
既存の写真をアップロードして編集させることも可能だ。カラー写真を白黒に変換したり、背景を差し替えたり、構図を調整したりと、幅広い編集に対応する。
初代Nano Bananaで大きな話題となった、日本語テキストを含むスライド生成の実力も健在だ。試しにNano Banana 2の特徴をスライドにまとめさせた結果が以下である。
Geminiアプリ以外にも、Nano Banana 2は以下のプラットフォームで利用できる。
- Flow: Googleの映像制作ツール。ゼロクレジットで利用可能
- Google Ads: キャンペーン作成時のAI画像提案に搭載
- AI Studio: ブラウザ上でプロンプトを試せる開発者向けプレイグラウンド（有料APIキーが必要）
- Vertex AI: エンタープライズ向けプレビュー
- サードパーティ: OpenRouter、WaveSpeedAI、Lovart、Higgsfield、Scenarioなどが対応
API仕様と料金：開発者向け完全ガイド
開発者の場合、Nano Banana 2をプログラムやアプリの中に組み込んで使用するには、APIを利用することになる。
非常に低廉なコストで、しかも従来よりずっと高速に、高品質な画像生成が可能なので、通販サイトの商品のモデル着用パターンの生成など、様々な応用が考えられる。
モデルIDはgemini-3.1-flash-image-preview。
テキスト＋画像/PDFを入力し、画像＋テキストを出力する。参照画像は最大14枚まで受け付ける。Thinking、Search Grounding、Batch APIに対応している。
公式料金ページに基づく料金と、前世代Nano Banana Proとの比較は以下の通りだ。
| 項目 | Nano Banana 2（Standard） | Nano Banana 2（Batch / 50%割引） | Nano Banana Pro（Standard） |
|---|---|---|---|
| テキスト入力 | $0.25 / 1Mトークン | $0.125 / 1Mトークン | — |
| テキスト出力（Thinking含む） | $1.50 / 1Mトークン | $0.75 / 1Mトークン | — |
| 画像出力 | $60 / 1Mトークン | $30 / 1Mトークン | $120 / 1Mトークン |
| 1K画像1枚あたり | ~$0.067 | ~$0.034 | ~$0.134 |
| 4K画像1枚あたり | ~$0.151 | — | ~$0.24 |
| Google Search Grounding | 月5,000クエリ無料、以降$14 / 1,000クエリ | — | — |
Nano Banana Proと比べて画像出力の単価は約50%安い。
月間1,000枚の1K画像を生成するケースで試算すると、Proでは約$134かかるところ、Nano Banana 2なら約$67で済む。
Batch APIを活用すればさらに半額になり、1K画像1枚あたり約$0.034まで下がる。
APIの利用には有料のAPIキーが必要だ。Geminiアプリでの画像生成は無料だが、API経由での無料枠は提供されていない。
競合モデルとの比較：GPT Image 1.5、Flux 2、Qwen-Image-2.0
AI画像生成の競争は激化しており、Nano Banana 2が唯一の選択肢というわけではない。
それぞれのモデルには明確な強みがあり、用途によって最適な選択肢は異なる。
- Nano Banana 2: Web検索連携による正確な描写、キャラクター一貫性、Googleエコシステムとの統合、C2PA対応が必要な場合に最適。API料金と品質のバランスが優れている
- GPT Image 1.5: ChatGPTユーザーで、テキスト描画の精度を重視する場合。ただしAPI料金はNano Banana 2の約2倍
- Midjourney v7: 芸術的なスタイルと美的品質を最優先する場合。APIが提供されていないため、プログラマティックな利用には不向き
- Flux 2: セルフホストが必要な場合、またはAPI料金を極限まで抑えたい場合。オープンウェイト（Dev版）でVRAM 12GB以上のGPUがあれば自前運用が可能。Pro APIは1枚あたり約$0.030と最安水準
- Qwen-Image-2.0: セルフホストかつオープンソース（Apache 2.0予定）を求める場合。7Bパラメータと軽量で、データの外部送信を避けたい企業に適している
これらのモデルとの比較を以下にまとめる。
| 機能 | Nano Banana 2 | GPT Image 1.5（OpenAI） | Midjourney v7 | Flux 2（BFL） | Qwen-Image-2.0（Alibaba） |
|---|---|---|---|---|---|
| テキスト描画 | 非常に高精度 | 高精度 | 良好 | 良好 | 高精度 |
| キャラクター一貫性 | 5体まで | 制限あり | 制限あり | 制限あり | あり |
| Web検索連携 | あり（独自強み） | なし | なし | なし | なし |
| API提供 | あり | あり | なし | あり | あり（Alibaba Cloud） |
| 1K画像/枚（API） | ~$0.067 | ~$0.133 | N/A | ~$0.030（Pro） | 低コスト |
| 4K出力 | あり | あり | あり | あり | 2K |
2026年2月10日にAlibabaのQwenチームがQwen-Image-2.0を発表しており、わずか7Bパラメータでありながら、Nano Banana Pro相当の品質を実現するオープンウェイトモデルとして注目を集めていた。
Qwen-Image-2.0のようなオープンウェイトモデルがセルフホスト可能になれば、APIの従量課金が不要になるため、大量の画像を生成する企業にとっては大幅なコスト削減が見込める。
GoogleがNano Banana 2で料金を半額にしたのは、このオープンウェイト陣営への対抗策でもあるかもしれない。
「この画像、AIで作ったの？」に自動で答える仕組み
AI画像生成が当たり前になるにつれ、「この画像は本物の写真なのか、AIが作ったものなのか」が大きな問題になりつつある。
たとえば、企業がマーケティング素材にAI生成画像を使った場合、それをAI製だと開示しなければ景品表示法や業界ガイドラインに抵触するリスクがある。
EUのAI規制法（AI Act）では、AI生成コンテンツへのラベル付けが義務化されている。日本ではまだ法的義務は整備途上だが、世界的な流れを見れば時間の問題だろう。
Nano Banana 2で生成されたすべての画像には、こうした問題に対応するための仕組みが2つ、自動的に組み込まれる。ユーザーが意識する必要はない。
- SynthID: Google DeepMind独自の電子透かし技術。人間の目には見えない情報を画像データに埋め込み、後から「この画像はAIが生成したものか」を検証できるようにする。画像をスクリーンショットしても透かしが残るのが特徴だ。
- C2PA Content Credentials: Adobe、Microsoft、Googleなどが推進する業界横断の標準規格。画像ファイルに「いつ・どのツールで・どのように作られたか」という来歴情報を付与する。いわば画像の「成分表示ラベル」のようなものだ。
オープンソースの画像生成モデル（Stable Diffusionなど）では、こうした真正性証明は標準では組み込まれていない。
企業が自社の責任でAI生成コンテンツの透明性を確保しようとすると、別途ツールを導入して運用フローを構築する手間がかかる。
Nano Banana 2ではそれが最初から自動適用されるため、コンプライアンス対応のハードルが大幅に下がる。
AI画像生成の競争軸は「品質」から「エコシステム」へ
Nano Banana 2の登場は、AI画像生成が「高品質だが高価」というフェーズを終えたことを明確にした。
AI画像生成は、個人が「なんかすごい絵が描ける」から使う時代から、営利ベースのプロダクション用インフラへと成熟しつつある。
品質だけでは差がつかなくなった今、モデル選びの基準は変わりつつある。
Google検索との連携、C2PAによるコンプライアンス対応、Batch APIによるコスト最適化など、Nano Banana 2の強みは「どれだけきれいな画像を作れるか」ではなく、「既存のワークフローにどれだけ自然に組み込めるか」にある。
一方で、オープンウェイトのQwen-Image-2.0やFlux 2のように、セルフホストで従量課金を回避できるモデルも台頭している。半年後にはまた勢力図が変わっている可能性が高い。
- まだ試していないなら: gemini.google.comを開くだけで、Arena 1位のモデルが無料で使える
- 開発者なら: AI Studioでプロンプトを試し、APIドキュメントで仕様を確認するところから始められる
- 企業のIT担当者なら: SynthIDとC2PAによる自動的な真正性証明は、Nano Banana 2の明確な優位性だ
まだ使ったことがない人は、ぜひ一度、自分の業務フローに組み入れられるところがないか検討してみるべきだ。スライド画像から、商品宣伝用のモデル画像まで、幅広い用途が考えられる。
