Gemini 2.5 Flash Image（Nano-banana）とは？企業のDX・ビジュアル生成活用ガイド

最終更新日:2025/11/25

Nano-Bananaとは？

AIによる画像生成・編集技術は、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる重要な要素となっています。特に、Googleが発表した「Gemini 2.5 Flash Image（コードネーム：Nano-banana）」は、従来の生成AIを超える表現力とスピードを兼ね備えた最新モデルとして注目を集めています。

本記事では、Gemini 2.5 Flash Imageの概要や特徴、企業での活用方法、導入のステップ、リスク・注意点までをわかりやすく解説します。AI活用を検討中のマーケティング・DX担当者の方はぜひ参考にしてください。

Gemini 2.5 Flash Image（Nano-banana）とは？

Gemini 2.5 Flash Imageは、Google DeepMindが開発した高性能な画像生成・編集AIモデルです。開発コードネームとして「Nano-banana（ナノバナナ）」と呼ばれていたことから、SNS上でもこの愛称が広がりました。

このモデルは、Geminiシリーズの中でも「画像生成」「画像編集」「マルチモーダル融合」を得意とする設計となっており、テキストから自然な画像を生成したり、既存の画像を自然言語で編集することが可能です。

従来の生成AIモデルは、被写体や背景の一貫性が保たれない、細部が崩れるといった課題を抱えていました。Gemini 2.5 Flash Imageでは、これらの問題を大幅に改善し、**“人物・製品・背景の整合性を保ちながら生成することを実現しています。

技術的な特徴（画像生成・編集モデルとして）

Gemini 2.5 Flash Imageの主な技術的特徴は以下のとおりです。

特徴	説明
キャラクター・対象物の一貫性維持	同一人物・製品を複数のシーンで再現可能
マルチ画像融合	複数の画像を統合し、新しいシーンを生成
自然言語での編集	「背景を夕焼けに」「不要な物を削除」など文章で編集
高速処理	画像1枚あたりの生成時間が従来より短縮
セマンティック理解	文脈を理解し、意図に沿った画像を生成

これにより、従来の「画像をつくるAI」から、「画像を理解して編集できるAI」へと進化しています。

Gemini 2.5 Flash Imageのプラットフォームと提供形態

Gemini 2.5 Flash Imageは、以下の環境で利用可能です。

Gemini API：開発者が自社アプリやサービスに組み込めるAPI形式
Google AI Studio：ノーコードで画像生成を試せる実験環境
Vertex AI（Google Cloud）：企業向けにセキュリティ・スケーラビリティを備えたクラウド環境

料金体系は出力トークン単位で設定されており、商用利用にも対応しています。

Gemini 2.5 Flash Imageの主な機能・強み

Gemini 2.5 Flash Imageには、今までにはない強みがあります。その強みについて、解説しましょう。

キャラクター・対象物の一貫性維持

Gemini 2.5 Flash Image最大の強みが、「同一キャラクターや製品の一貫性を保った画像生成」です。
たとえば、企業キャラクターをさまざまなシーンで使用したい場合でも、同じ顔や質感を維持しながら新しいポーズ・背景を生成できます。ブランド表現において重要な「統一感」を自動的に担保できる点が企業にとって大きなメリットです。

マルチ画像融合

複数の画像を組み合わせて新しいシーンを作る「マルチ画像融合」機能も注目されています。
商品画像と背景素材を組み合わせ、リアルな合成写真を数秒で作成できるため、カタログ制作や広告ビジュアルのスピードが飛躍的に向上します。撮影コスト削減にも直結します。

自然言語によるターゲット編集

従来の画像編集では、高度なデザインスキルが必要でした。しかし、Gemini 2.5 Flash Imageでは「テキスト指示」で編集が可能です。
たとえば「この人物を夕暮れの背景に」「左側の影を薄く」「服を青に変更」など、自然な日本語で操作できます。
これにより、非デザイナーでも高品質なビジュアルを簡単に生成でき、DX推進の一環として社内全体での利用が可能になります。

Gemini 2.5 Flash Image（Nano-banana）の使い方

Nano-Bananaは、現在Geminiに統合されています。他の方法としては、LMArenaのImage Edit Arena（バトルモード）を通じて体験することが可能です。このモードではユーザーがAIモデル同士を比較する形式になっており、バトルの結果として「Nano-Banana」が登場することがあります。

Google AI Studioサイトを開きます。（https://aistudio.google.com/）
利用モデルに「Nano-banana」を選びます。

今回は、アイスマイリーのAIアバター笑理（えみり）の画像を使用します。

「金髪に変えて」とプロンプトを入力すると、画像が生成されます。

さらに「髪の色を変えて」とプロンプトを入力すると、以下のようになります。

また、一部のサービス（Flux-AIやBylo.aiなど）では「Nano-Banana」の名義で機能を利用できる場合があります。ただし、これらが公式の提供かどうかは不明であり、研究的なテストの一環として提供されている可能性も考えられます。

フィギュア化する方法

Geminiの公式Xに記載されいるプロンプトをコピーします。

Open the Gemini app or https://t.co/382WL5xSvc, upload the photo you want to use, and paste the prompt below. Feel free to tweak the prompt so it’s perfect for your use case.

Prompt ⬇️
Create a 1/7 scale commercialized figurine of the characters in the picture, in a realistic…

— Google Gemini App (@GeminiApp) 2025年9月1日
Geminiにフィギュア化したい画像とともに、コピーしたプロンプトを挿入します。
画像が生成されました。
著作権を侵害する可能性がある場合は、Canvaなどの画像編集ソフトで該当部分を削除しましょう。

Gemini 2.5 Flash Imageのの企業活用シーン

Gemini 2.5 Flash Imageは、企業のさまざまな場面で活躍できます。

マーケティング・広告への応用

Gemini 2.5 Flash Imageは、広告・SNS・バナー制作など、クリエイティブ制作に幅広く活用されています。たとえば、同一の製品を季節ごとに異なる背景で展開する場合でも、撮影を省略して自動生成が可能です。広告代理店では、キャンペーンごとに異なるビジュアルを自動生成し、同一キャラクターを統一トーンで展開。これにより、ブランドの世界観を維持しながら大量の広告素材を迅速に制作できます
また、ターゲット層に合わせたビジュアルを短時間で量産できるため、マーケティング部門のスピードアップに貢献します。

製品カタログでの活用

Gemini 2.5 Flash Imageを使えば、「白背景の製品写真をリビング風に配置」「色違いのパターンを生成」といった作業をAIが代行。例えば、製品写真をAIで合成し、展示会用のパネルやプレゼン資料に活用。あわせて設計段階の製品をCG化してシミュレーションするなど、開発サイクルの短縮にも寄与しています。結果、撮影工数の削減・在庫切れ商品の販売促進・デザイン統一の効率化が実現します。

社内クリエイティブ・デザイン資産管理

過去の広告素材や撮影データを再利用して新しいビジュアルを作りたい、というニーズにも対応できます。あるアパレルブランドでは、Gemini 2.5 Flash Imageを活用して新作のカラーバリエーションを自動生成。撮影コストを50％削減した実績も報告されています。

Gemini 2.5 Flash Imageは既存画像をベースに加工・合成ができるため、“素材を資産化”する企業DXにも直結します。

Gemini 2.5 Flash Image活用のメリット

Gemini 2.5 Flash Image（Nano-banana）の導入によって、企業が得られる主なメリットは以下の通りです。

生産性の大幅な向上

従来、画像生成や編集にはデザイナーや外部制作会社への依頼が必要でした。しかし本モデルでは、AIが自然言語の指示を理解して画像を生成・修正できるため、制作スピードが数倍に向上します。
例：1枚あたり30分かかっていた画像修正が、わずか数秒で完了するケースも報告されています。

コスト削減効果

撮影・編集・外注コストの削減が実現します。特にマーケティングやEコマース部門では、製品撮影や背景加工の外注費が大きな負担でしたが、Gemini 2.5 Flash Imageなら内製化によるコスト圧縮が可能です。

品質の安定と一貫性の維持

ブランドイメージや製品デザインを統一したビジュアルで展開できるため、広告・SNS・カタログ間で統一感を保てる点が大きな利点です。
特にキャラクター・人物・製品を複数のシーンで使用する場合でも、被写体の形状・質感を維持できる点が評価されています。

非デザイナーでも扱える操作性

自然言語で編集できるため、デザイン専門知識がない社員でも操作可能です。
マーケティング担当者・営業担当者など、現場で自らビジュアルを生成・修正できるDX化が進みます。

Gemini 2.5 Flash Image活用時に注意すべきリスクと考慮点

Gemini 2.5 Flash Imageの導入にあたっては、AI特有のリスクやガバナンスの観点から、以下の点を意識することが重要です。

著作権・肖像権・商標権の配慮

AIが生成した画像であっても、法的権利の遵守が必要です。
特定の人物・ブランド・商品を模倣した生成物は、意図せず権利侵害につながるおそれがあります。
企業導入時には、生成画像の使用範囲やライセンス確認の仕組みを整備しておくことが求められます。

誤生成・品質のばらつき

AIモデルの特性上、常に完璧な結果が出るわけではありません。
構図の歪み、意図しない要素の出現、背景の不自然さなど、生成結果にばらつきが生じるリスクがあります。
対策として、社内レビュー・検証体制を設け、使用前の品質確認を徹底することが望まれます。

生成物の透明性・信頼性確保

GoogleはGemini 2.5 Flash Imageに「SynthID」という透かし技術を導入しており、AI生成画像を識別できるようになっています。これは透明性向上に役立ちますが、企業側でも「生成画像であることの明示」「クレジット表記」など、情報開示ポリシーを明確化しておく必要があります。

社内データ・セキュリティの管理

画像生成に社内資料や製品写真を利用する場合、クラウド上でデータを扱うため、情報漏えいリスクを考慮する必要があります。
Vertex AIなどセキュリティ対応済みの環境を活用し、アクセス制御やログ管理を行うことが必須です。

Gemini 2.5 Flash Imageの効果を最大化するポイント

リスクを最小限に抑えながら、Gemini 2.5 Flash Imageの効果を最大化するには、以下の実践策が有効です。

PoC（概念実証）で小規模検証

いきなり全社導入するのではなく、まずは小規模な範囲で試験運用を行い、成果・課題を検証しましょう。
たとえば「SNS投稿画像を週10枚生成する」といった限定的な実験から始めることで、社内ノウハウを蓄積できます。

ガバナンス体制の整備

AI生成画像の使用ルール・承認フローを定義し、「どの部署がどの目的で利用できるか」を明確にすることで、トラブル防止につながります。
また、AI利用に関する社内教育を行い、社員が安心して活用できる環境を整えることが重要です。

外部AIサービスとの比較・選定

Gemini 2.5 Flash Image以外にも、Stable Diffusion、DALL·E 3、Midjourneyなど多くの生成AIがあります。それぞれ特性やライセンス形態が異なるため、社内ニーズに最適なサービスを選定することが成果を左右します。

まとめ

Gemini 2.5 Flash Image（Nano-banana）は、企業のビジュアル制作・DX推進を大きく変える次世代AIです。画像生成・編集を自動化しながら、品質・一貫性・スピードを両立できる点が最大の魅力です。導入を検討する際は、PoCから始めてガバナンス体制や運用ルールを整え、長期的に活用できる基盤を構築することをおすすめします。

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