Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）とは？特徴や料金、使い方をわかりやすく解説

2026年2月27日、Google DeepMindが画像生成AI「Nano Banana 2」を発表しました！

正式名称は「Gemini 3.1 Flash Image」で、前世代の「Nano Banana Pro」で培われた高品質な画像生成能力を、Flashモデルならではの高速性で実現した新モデルとなっています。

Nano Banana 2は、Geminiアプリ、Google検索、AI Studio、Vertex AI、Google Adsなど、Googleの主要プロダクト全体に順次展開されていて、141カ国で利用可能になっています。

画像1枚あたりの生成コストは、Nano Banana Proの約半額と大幅に引き下げられ、解像度は最大4Kに対応。テキストレンダリングの精度やキャラクターの一貫性保持など、実用面での進化がみられます。

そこで本記事では、Nano Banana 2の概要やライセンス情報、使い方まで徹底的に解説します。

ぜひ最後までご覧ください！

Nano Banana 2とは？

Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）は、Google DeepMindが開発した画像生成・編集モデルです。

APIモデルIDは gemini-3.1-flash-image-preview で、Gemini APIおよびVertex AIから利用できます。上位モデルである「Nano Banana Pro」（Gemini 3 Pro Image）が持つ高度な世界知識・推論能力・画質を、Flash系モデルの高速推論基盤の上に載せたという位置付けになります。

従来のNano Banana（初代、Gemini 2.5 Flash Image相当）は固定解像度で、テキストレンダリングの精度にも課題がありました。Nano Banana 2ではこれらの弱点が大幅に改善され、512pxから4Kまでの可変解像度に対応し、14種類のアスペクト比をネイティブでサポートしています。

テキストの描画についても文字単位で検証を行う仕組みが導入され、マーケティング素材やUIモックアップに耐える品質を実現しています。

また、Google検索や、Google画像検索とのリアルタイム連携によって、実在する場所・製品・人物をより正確に描写できるようになりました。最大5人のキャラクターの外見一貫性を維持しながら、1ワークフロー内で最大14個のオブジェクトを扱える点も、ストーリーボードやブランドコンテンツ制作において強力な武器になりそうです。

Geminiアプリでは無料ユーザーを含む全ユーザーのデフォルト画像生成モデルとして採用されていて、Fast・Thinking・Proの全モードで利用可能となっています。また、開発者向けにはGoogle AI StudioとVertex AIでプレビュー公開されています。

なお、Nano Banana Proについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

【Nano Banana Pro】Gemini 3.0 Proをベースとした画像生成AI！性能・使い方・検証結果を徹底解説 | WEEL Nano Banana Proは、Gemini 3 Proを基盤とした高性能な画像生成AIです。4K対応の高精細ビジュアルや多言語テキスト描画、柔軟な編集機能を備え、インフォグラフィックや実…

Nano Banana 2の仕組み

Nano Banana 2はMultimodal Diffusion Transformer（MMDiT）アーキテクチャを採用しています。パラメータ規模は約18億（1.8B）で、Dynamic Quantization-Aware Training（DQAT）により、高い出力品質を保ちながらメモリフットプリントを最小限に抑えています。

推論の高速化には、Grouped-Query Attention（GQA）が導入されています。

GQAは、Key・Valueのヘッドをグループ間で共有することで、推論時のデータ移動量を大幅に削減する技術です。これによって、モバイルデバイスのNPU上でもサーマルスロットリングを起こさず継続的に動作できるよう設計されています。

また、動作フローとしては、初代Nano Bananaのような単純なパターンマッチングではなく、「Plan → Evaluate → Improve」のマルチステージループを採用しています。まずプロンプトの意図を解析して生成計画を立て、次にテキストの文字単位検証や空間配置の整合性チェックを行い、問題があれば改善してからピクセルの確定に進むという流れです。このループがあることで、複雑なマルチオブジェクトシーンや正確なテキスト描画が可能になっています。

Nano Banan 2の特徴

ここまで確認してきた基本情報を踏まえつつ、こちらではNano Banana 2の性能面にフォーカスをあてて確認していきましょう。

生成速度とコストパフォーマンス

Nano Banana 2の画像生成速度は、1K解像度で約4〜6秒です。

API利用時の画像1枚あたりのコストは1K解像度で約$0.067と、Nano Banana Pro（$0.134）の約半額に抑えられています。Batch APIを使えば、さらに50%割引が適用され、大量生成のユースケースでも現実的なコスト感で運用することもできます。

4K対応と豊富なアスペクト比

初代Nano Bananaは固定解像度でしたが、Nano Banana 2では512px、1K、2K、4Kの4段階からネイティブに選択可能となっています。

Nano Banana Proの上限が2Kであることを考えると、4K対応はNano Banana 2ならではのアドバンテージといえますね。アスペクト比も21:9や9:16を含む14種類に対応していて、SNS投稿からシネマティックなバナーまで、用途に合わせた出力が可能です。

テキストレンダリングの精度向上

前世代では、文字が崩れたり判読不能になるケースが多く見られましたが、Nano Banana 2では文字を1文字ずつ検証する仕組みが導入されています。これによって、インフォグラフィックやグリーティングカード、メニュー表など、テキストの読みやすさが求められる制作物にも対応できるようになっています。

さらに、画像内テキストの多言語翻訳・ローカライズにも対応しており、国際的なマーケティング展開に有用です。

競合との比較

公開情報によると、Nano Banana 2はFlux Kontextに対して、テキストレンダリングと複雑な指示追従の面で優位性を示しているそうです。

DALL-E 3より高い最大解像度を持ち、Midjourney と比べても生成速度で優位に立っています。さらに、Geminiアプリ経由で無料アクセスが可能なので、有料プラン前提の競合サービスにはない大きな差別化要素となっています。

Nano Banana 2の安全性・制約

Nano Banana 2で生成されたすべての画像には、Googleの電子透かし技術SynthIDが自動的に埋め込まれます。

これは、人間の目には見えない不可視の透かしで、AI生成画像かどうかを事後的に判定するために使用されます。加えて、業界横断の標準規格であるC2PA Content Credentialsにも対応していて、AIが使われたかどうかだけでなく、どのように使われたかという文脈情報も記録されるようになっています。

参考までに、Geminiアプリ内のSynthID検証機能は、公開以来2,000万回以上利用されています。

Nano Banana 2の料金

Nano Banana 2の料金体系は、Gemini APIの従量課金モデルに基づいています。無料枠も用意されているため、まずは試してみてから本格的に使ってみるのも良いかと思います。

Nano Banana 2のライセンス

Nano Banana 2は、Gemini APIの利用規約およびGoogle Cloud Terms of Serviceに基づいています。

有料プラン（Gemini API Pay-as-you-go）で生成した画像については、サブスクリプション期間中に生成したものであれば、解約後も永続的な商用利用権が維持されます。

＼画像生成AIを商用利用する際はライセンスを確認しましょう／

Nano Banana 2の使い方

Nano Banan 2の主な利用方法は3つで、手軽さ重視のGeminiアプリ、開発者向けのPython API、そしてコマンドライン派向けのGemini CLIとなっています。

Geminiアプリで使う

特別な設定は不要で、ブラウザからすぐに使い始められます。

gemini.google.com にアクセスし、Googleアカウントでログインします。

「画像を生成」を選択しつつ、高速モードにして、チャット入力欄に生成したい画像の内容を日本語で入力します。

たとえば「秋の京都の紅葉に囲まれた金閣寺を水彩画風で描いてください」のように、できるだけ具体的に記述するのがコツです。送信すると、Nano Banana 2が自動的に画像を生成します。生成された画像はダウンロードボタンからPNG形式で保存できます。

Python APIから使う（開発者向け）

プログラムから画像生成を行いたい場合は、Google Gen AI SDKを使います。

まず、SDKをインストールします。

pip install google-genai

続いて、Google AI StudioでAPIキーを取得し、環境変数にAPIキーを設定します。

export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

以下のPythonコードで画像を生成します。

from google import genai
from google.genai import types
import os

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents="秋の京都の紅葉に囲まれた金閣寺、水彩画風",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE']
    )
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(part.inline_data.data)
        print("画像を output.png に保存しました")
    elif part.text:
        print(part.text)

応用編にはなりますが、解像度やアスペクト比を指定したい場合は、image_configパラメータを追加します。

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents="テック企業の年次レポート表紙、タイトル'AI Vision 2026'、ミニマリストスタイル",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio="16:9",
            image_size="2K"
        ),
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_level="high",
            include_thoughts=True
        )
    )
)

Google AI Studioから使う（GUIで試したい開発者向け）

コードを書かずにAPIの動作を確認したい場合は、こちらの方法が良いかと思います。

Google AI Studio にアクセスしてログインします。

新しいプロンプトを作成し、モデルとして Gemini 3.1 Flash Image を選択します。

プロンプトを入力して「Run」を実行すると、画像が生成されます。各種パラメータ（解像度、アスペクト比、Thinkingレベルなど）はサイドパネルから調整することもできます。

【業界別】Nano Banana 2の活用シーン

Nano Banana 2は汎用的で便利な画像生成モデルですが、業界ごとに特に相性の良い使い方があります。こちらでは具体的なユースケースを業界別にまとめていきます。

広告・マーケティング業界

Nano Banana 2の画像内テキスト翻訳・ローカライズ機能は、グローバル展開する広告クリエイティブの制作に直結します。

たとえば、日本市場向けに作成したバナー広告を、そのまま英語圏・中国語圏向けにテキストだけ差し替えて再生成するといった運用が可能かと思います。

キャラクターの一貫性保持機能を活かせば、シリーズ広告でキャラクターの外見がブレる問題も解消できます。Google Adsとの統合も進んでおり、広告運用の現場でもシームレスに活用できる環境が整っています。

なお、広告業界の生成AI導入事例について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

広告業界が抱える問題は生成AIで解決できる！企業の導入事例を含め徹底解説 | WEEL 生成AIは広告業界が抱える課題である制作負荷の増大、運用最適化、人件費削減に効果を発揮します。本記事では生成AI広告のメリットと限界、炎上リスク、法務や倫理面の注意…

EC・小売業界

Nano Banana 2は、商品画像のバリエーション生成にも適しています。

1つの商品写真を基に、季節やイベントに合わせた背景差し替え、カラーバリエーションの作成、ライフスタイルシーンへの合成などができると思います。

4Kにも対応しているので、ECサイトの商品詳細ページに掲載するクオリティの画像もAPI経由で量産可能だと思います。

なお、生成AIを活用した小売業改革については下記の記事を参考にしてください。

WEEL

生成AIで小売業の課題を解決！導入事例と課題を徹底解説 | WEEL 小売業の問題を生成AIで解決する方法と実際の導入事例を解説。需要予測、人手不足解消、マーケティング強化に役立つ情報満載。

メディア・出版業界

Nano Banana 2は、記事のアイキャッチ画像やSNS投稿用ビジュアルの作成にも活用できると思います。

14種類のアスペクト比に対応しているため、Instagramの正方形、X（Twitter）の16:9、Pinterestの縦長など、プラットフォームに応じた画像を同じプロンプトから生成し分けることができます。テキストレンダリングの精度が高いため、タイトル文字入りの画像もそのまま使えるレベルだと思います。

なお、エンタメ業界における生成AIの活用事例について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

エンタメ業界の問題と課題を生成AIが解決！実際の活用事例も徹底解説 | WEEL 生成AIの進化でエンタメ業界が変わる！実際の活用事例6選と具体的なメリットを紹介します。

課題別】Nano Banana 2が解決できること

画像生成AIは便利だけど、ここが惜しいと感じたことがある方は多いのではないでしょうか。Nano Banana 2はそうした具体的な課題に対して、的確にアプローチしてくれます。

画像内テキストが読めない問題を解消

従来のAI画像生成では、画像内に含まれるテキストが歪んだり文字化けしたりする問題が頻発していました。

Nano Banana 2では、Plan → Evaluate → Improveといったループにより文字を1文字ずつ検証するため、マーケティング素材やUIモックアップに使える水準のテキスト描画を実現してくれます。

また、多言語にも対応しているため、グローバル向けの制作物でも日本語・英語・中国語などのテキストを正確に描画することができます。

多言語・多市場向けクリエイティブの制作コスト削減

1つのベースクリエイティブから、テキストの翻訳とローカライズをNano Banana 2に任せることで、各市場向けの画像バリエーションを低コストで量産することができます。

従来は、デザイナーが手作業で差し替えていたような工程を自動化できるので、ローンチまでのリードタイムを大幅に短縮することができるようになります。

キャラクターの外見が毎回変わる問題の解消

AI画像生成においては、同じキャラクターなのに、別の画像を生成するとまるで別人になるといった問題はよくある話だと思います。

Nano Banana 2は、最大5人のキャラクターの外見一貫性を保持できるため、シリーズもののビジュアル制作がスムーズに進むと思います。

Nano Banana 2を使ってみた

それでは実際に、Nano Banana 2をGemini上で使ってみましょう。

日本語テキスト入り画像の生成精度

AI画像生成における日本語テキストの描画は、英語に比べて難易度が高いとされています。

プロンプトはこちら

『本日のおすすめ：抹茶ティラミス 850円』と書かれた和風カフェのメニューボード

生成された画像はこちら

漢字・ひらがな・カタカナ・数字が混在するテキストが、読み取り可能なレベルで画像内に描画されました。従来のNano Bananaでは判読できない日本語テキストが生成されがちでしたが、ここまで改善されたのは驚きです！

よくある質問（FAQ）

最後に、Nano Banana 2について、よくある質問とその回答をご紹介します。

まとめ

Nano Banana 2は、正式名称「Gemini 3.1 Flash Image」で、前世代のNano Banana Proで培われた高品質な画像生成能力を、Flashモデルならではの高速性で実現した新モデルです。

Geminiアプリ、Google検索、AI Studio、Vertex AI、Google Adsなど、Googleの主要プロダクト全体に順次展開されていて、141カ国で利用可能となっています。

無料で試すこともできますので、気になる方はぜひ一度試してみてください！

最後に

いかがだったでしょうか？

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