Nano Banana Proの機能・価格・比較徹底解説

こんにちは。ウィルダー株式会社です。

Googleが2025年11月20日に発表した「Nano Banana Pro」（正式名称：Gemini 3 Pro Image）!

まるで「絵を描く前に深く考える」ような「推論エンジン（Reasoning Engine）^[注1]」や、最新情報をネットで確認する「Google検索のグラウンディング^[注2]」、多言語に強い文字の表現、そして、最大14枚の「お手本画像」による一貫性（ブレのなさ）の制御など、一気に仕事で使えるレベルに進化しています。

この記事では、AIの進化点、利用料金、そして、競合する他の画像生成AIとの比較まで、あなたの疑問を一気に整理します。

この記事を読むとわかること

Nano Banana Proの技術的な全体像と「深く考える」ためのエンジンの要点
Google検索で最新情報を反映したり、14枚のお手本画像を使ったりする効果
API（システム連携）とGoogle One AI Premium（個人・チーム利用）の価格の目安と使い分け
「Midjourney v6」や「DALL-E 3」との比較と、ハードウェア系の「Nano Banana」の整理

Nano Banana Proの全体像と要点
NanoBananaProの価格と使い方

Nano Banana Proの全体像と要点

Nano Banana Proで作成

まずはNano Banana Proという名前が指すものの全体像を把握しましょう。

ここでは、画像生成モデルとしてのGemini 3 Pro Imageの核心的な機能と、前の世代のAIから何が変わったのか、そして検索で情報を確認する機能や、お手本画像（参照画像）の機能が、実際の仕事の流れにどんな良い影響を与えるのかを、現場の目線で分かりやすく解説します。

Gemini 3 Pro Imageの特徴

Nano Banana Proの中身は、Gemini 3 Pro Imageという最新の画像生成AIです。最大の特徴は、画像を創り出す前に、「推論（深く考えること）」の仕組みを動かす構造になっていること。つまり「絵を描く前に考える」ので、「言ったこととできたこと」のズレが起きにくいんです。

私の現場での感覚としては、レイアウトやピントの合い方（被写界深度）、光の向き、素材の質感といった複数の条件を同時に守らせやすく、一枚で完璧に仕上げたい案件に強いのが嬉しいポイント。さらに、4Kの高解像度で出力できるので、拡大しても荒れにくく、広告やカタログでもリサイズに負けません。

文字の表現（テキストレンダリング）もとてもしっかりしていて、長めの日本語や、複数の言語が混ざった画面のモックアップ（試作品）でも、文字が崩れるのを最小限に抑えられます。これは、UI（画面デザイン）や図表、資料のテンプレート化に向いています。

編集する力も高く、「インペイント」という機能で背景だけを差し替えたり、カメラのパラメーター（設定）風の指示で焦点距離やピントの合い方の雰囲気をコントロールしたりと、「やり直し（手戻り）」が少ないのが仕事では役立ちます。また、プロンプト^[注3]の「禁止事項」を「ネガティブ指示」としてしっかり伝えておくと、間違った画像が再生成されるのも防ぎやすいですよ。

一度にたくさん創る時も、ブレがなく（一貫性が良好で）、シリーズものの素材をまとめて作るときに、構図や色温度、明るさの偏りが出にくいのもポイント。色の管理では、一般的なディスプレイの色（sRGB）を前提としながらも、色の濃さ（ガンマ）の揺れが小さく、印刷用の色調整にも持ち込みやすい印象です。

総じて、「最初から正しく作る」という考え方が、AIの設計に深く染み込んでいるのがProの魅力だと思います。

複雑な指示の理解と構図の計画：プロンプトを深く意味解析し、「絵の設計図」をAIの内部で決めてから描き始めるため、複雑な指示に強い
4Kネイティブ出力：広告やカタログでそのまま使えるクオリティに到達しやすい
文字表現の強さ：長文や多言語の文字が破綻しづらく、ブランド案件でも使える
編集のしやすさ：インペイントや照明・カメラ制御が実用的なレベルで、まるで再撮影のように画像を修正できる

💡 ここが要点

「最初から正しく作る」ための深く考える仕組み
商業利用に耐える4Kの高解像度での生成
文字・図表・UIなど「論理的な構造」を崩さずに作れる

Gemini 2.5 Flash Imageから進化

前の世代のGemini 2.5 Flash Image（通称Flash）は「速い」ことが一番の強みでした。何度も試行錯誤を重ねたいときや、ざっくりとした案（粗案）を次々出したい用途では強力です。ただし、複雑な制約がある依頼や、物理的な整合性、長い文章の正確さには、どうしても限界がありました。

Nano Banana Proは、その限界をしっかりと補強。速度重視から「論理重視」へ大きく舵を切り、生成する前に意味の解析と配置計画を入れたことで、やり直し（いわゆるガチャ）の回数を減らせます。たとえば、「左手にA製品、右手にB製品、背景は社屋のエントランス、上部にキャッチコピー、下部に多言語の注意書き」という条件も、Proだと初回から配置の骨格が合いやすく、3〜5回で確定できることが多いです。

色味や明るさの再現性も上がっていて、別日に再生成したときのブレが少なく、制作ラインでの「品質の積み上げ」が効きます。もちろんFlashも今なお価値があり、「スピードが命のラフ案」ならFlash、「成果物の確度と品質」ならProというように、使い分けるのが素直です。仕事の要件を決める段階で、どちらの優先順位（速度か再現性か）を優先するかを決めておくと、後のコストと納期に大きく影響します。

Flashは今も役に立ちます。要件が「とにかく早い」「ざっくりした案でOK」ならFlash、品質・ブレのなさ・文字の正確さ重視ならProという使い分けが現実的です。

Reasoning Engineの要点

Nano Banana Proで作成

推論エンジン（Reasoning Engine）は、「意味の解析 → 論理の組み立て → レイアウトの設計 → 生成 → 微調整」という多段階の構成になっています。要するに、デザイナーの頭の中で行っている段取りを、AIの内部で真似て再現しているわけです。

例えば「和紙の上に墨で書いた会社の理念を背景に、手前に製品、右下にロゴ」という指示なら、和紙の繊維感、墨のにじみ、ピントが合う場所、商品と背景の距離感、ロゴの見やすさと余白などを順番に整理し、互いに矛盾しない答えを探します。ここで重要なのが、優先順位づけ。読みやすさ（ロゴやテキスト）を優先しつつ、質感の忠実度も落としすぎないようにバランスを取るんです。

さらに、禁止したい要素（例：反射に余計なものが写り込まないように、肌のレタッチが過剰になるのを防ぐなど）を「ネガティブ指示」として固定でき、失敗パターンが再発するのを予防できます。最終段階では、光学的整合性（ハイライト、影、反射など）の整え直しが入り、微妙な違和感を減らします。

結果として、複数の制約が同時に守られた「現場で使える一枚」が出やすくなる、というわけです。

レイアウトアンカーと思考トークン

AIの内部では、「Logical Layout Anchors（論理的な配置の目印）」で位置や比率の骨格を先に固め、その後、「思考トークン（内部で推論するための計算コスト）」を投入してから画像を生成します。これが、一発目から狙い通りになる確率を押し上げる源です。

実務では、ロゴ・製品・人物の3点を先にアンカー（目印）として固定してから背景を決めると、画像が破綻しにくいです。文字量が多い図表は「段落ごとの枠」を先に確保し、後から装飾。逆に、装飾から先にやると文字が枠に収まりきらずに破綻しがちなので注意が必要です。

思考トークンは増やすほど堅牢になりますが、コストや時間も長くなります。目安としては、写真撮影の再現が必要なものや、文字が多めの情報系の画像は多めに、単体の製品写真（物撮り）は少なめがコストパフォーマンスが良いですよ。

💡 Reasoning要点まとめ

意味の再構築で「絵作り」よりも「設計」に近づける
レイアウトの目印で位置ズレや破綻を抑制
最終段階で質感や光学的整合性を微調整（リファイン）

Google検索のGrounding対応

Nano Banana Proで作成した今日の東京の天気カード

Nano Banana Proは、画像を生成する瞬間にGoogle検索で情報を引っ張ってきて、図表やカードに反映できます。最新の数値や固有名詞、地名・日付が入る制作物では、特に効果を発揮します。

「今日の東京の天気カード」「直近の為替レートを入れた広告バナー」「昨日の試合結果を踏まえたチーム比較のインフォグラフィック」などは、手作業だと更新忘れやミスが起きがちです。グラウンディング（情報確認）機能なら、正しい文字と数値をレイアウトの中に自動で配置できるので、運用にかかる負担を抑えられます。

コツは、引用が必要な数値は、文言と枠を先に確保し、短い「変数名」で「ここに差し込む」と指定すること。これで、差し替えミスを防げます。また、更新頻度が高いデータはキャッシュ時間^[注4]を短く、長い解説などはキャッシュを長めにして、APIコストを最適化しましょう。

社内の品質基準によっては、グラウンディングの結果のスクリーンショットを生成物と一緒に保存し、「いつ・どこから引用したか」を後からチェックできる状態（監査）にしておくと安心です。もちろん、検索結果の正確性は情報源（ソース）次第です。公的な統計やメーカーの発表など、信頼できる一次情報を優先し、デリケートな話題や数値は人の目で検証する運用をおすすめします。APIの利用権限も分けて、個人情報や機密情報がプロンプトに混じらないように、ルールでしっかりガードしてくださいね。

⚠️ 注意点

検索結果の正確性は情報源に依存します。誤情報の混入リスクはゼロではありません
グラウンディングの利用には追加コストが発生する場合があります
機密情報や個人情報の扱いは、会社のルールに必ず従って確認してください

14枚の参照画像と一貫性

ブランドやキャラクターを運用する上で最も重要になるのが「ブレのなさ」（一貫性）です。Nano Banana Proは、最大14枚のお手本画像（参照画像）を同時にAIに見せることができ、人物の顔のIDや製品の形、小物や背景の特徴を安定して引き継げます。

運用をうまくやるコツとして、役割ごとにお手本を分けるのが効果的です。たとえば「構図のお手本：A,B」「画風のお手本：C,D」「人物のID：E,F」「小道具・テクスチャ：G,H」というように、目的別にまとめて指定します。こうすると、構図は写真A、質感はイラストBといったブレンド（混合）も現実的になります。

撮影の案件では、肩幅や髪型、メガネなど識別に必要なショットを揃え、正面・側面・斜めの3方向を入れるとIDの保持が安定します。製品も、正面・背面・45度・ディテール（ボタン/接続口/材質）を押さえておくと、後で別アングルを生成しても破綻が減ります。

注意点は、お手本が多すぎると、かえってAIの判断が揺れてしまうこと。「足りないから増やす」よりも「要らないものを外す」のが安定への近道です。権利の面では、参照画像の利用許諾と保存のルールを明確に。人物はモデルリリース^[注5]、製品は社内権利の適用範囲を確認し、他社の知的財産（IP）に似すぎないように「ネガティブ参照」（似てはいけないお手本）も併用すると安全です。

実務メリット

シリーズ広告で人物や製品のIDを維持できる
多国語展開でテキストだけ差し替える作業が楽になる
プロジェクト全体の見た目のガイドラインをAIで守れる

NanoBananaProの価格と使い方

Nano Banana Proで作成

ここからは、導入や運用の決定に直結する具体的な話です。APIの従量課金とGoogle One AI Premiumの月額制をどう使い分けるか、安全性と管理の要点、競合の比較、そして名称が同じハードウェア側の整理までを一気にまとめます。

APIの価格とGoogleOneAIPremium

API（システム連携）は、業務システムや自社のツールにAI機能を組み込むのに最適です。コストは目安として、文字の入力が100万トークン（AIが処理する単位）あたり約2.00米ドル、画像の出力が解像度に応じて1枚0.134〜0.24米ドル程度（1K/2K〜4K）、検索グラウンディングは1,000回あたり約14米ドルの追加が発生する場合があります。為替や地域、改定で変わるので、都度の見積もりとシステムの設計はセットで考えるのが良いでしょう。

運用では、キャッシュ（一時保存）・再利用・参照画像の共通化がコストを安くする3つの神器です。例えば、バナーのサイズ展開は構図だけを再利用し、テキストと一部の背景だけを差し替えると、生成回数が半分になります。

個人〜小規模チームの検証はGoogle One AI Premium（月約19.99米ドル）から始め、要件が固まったらAPIへ移行するのがスムーズです。PoC（技術検証）の段階で「どこまでの品質ならOKか」「Groundingをオンにする条件」を先に決めておくと、コストの膨張を抑えられます。

数値は一般的な目安です。為替・地域・改定で変動します。正確な情報は公式サイトをご確認ください。コスト最適化やシステム設計は最終的な判断を専門家にご相談ください。

導入の考え方（私の推奨）

PoC/プロトタイプ段階：Google One AI Premiumで実際に使ってみて感覚をつかむ
本格的な運用：APIへ移行し、キャッシュ・再利用・参照画像の最適化でコストを下げる
Grounding（検索による情報確認）は成果物の価値が上がる場面だけオンにして、費用対効果を管理する

SynthIDとディープフェイク対策

Nano Banana Proで生成された画像には、目に見えない透かしであるSynthIDが埋め込まれ、編集や圧縮した後でも検出しやすく設計されています。これは、生成された画像の出所を後から確認できる手がかりになり、表現の自由と社会的な信頼の両立に役立ちます。

運用では、まず「これはAIが生成したものである」という開示をルール化し、ウェブや印刷での表示方法を整えること。次に、リスクの高い用途（公的な身分証、金融明細、医療・法的文書風など）は原則禁止とします。C2PA^[注6]などのメタデータ署名と併用し、透かしとメタデータの二重で追跡可能性（トレーサビリティ）を確保すると堅牢です。

加えて、著名人や他社IPに酷似する生成を避けるネガティブルールをテンプレート化し、チェック工程を飛ばせない仕組みを用意しましょう。企業のガバナンス（統治）としては、この技術は「導入して当たり前」になりつつあります。最終的な判断や各国の法律の解釈は、法務・コンプライアンス部門と必ず相談して進めるのが安全です。

フェイクIDなど違法・不正用途への転用は重大なリスクです。会社のポリシーと各国の法令に必ず従ってください。正確な仕様や制限は公式情報を参照し、最終判断は専門家にご相談ください。

Midjourneyv6やDALLE3比較

出典：https://unsplash.com/ja

最適なAIは用途によって変わります。私の視点では、Nano Banana Proは「仕事での再現性とブレのなさ」が重要な現場で最も有力です。Midjourney v6は独自の「美的センス」が魅力で、少ない指示でも雰囲気の良い絵を出しやすい。一方DALL-E 3はプロンプトのハードルが低く、簡単な会話で生成することに強いです。

具体的には、資料・UI・インフォグラフィックなど「文字や図が主役」の領域はProが圧倒的。多言語の長い文章が破綻しにくいので、告知画像や情報カードを量産しやすいです。芸術（アート）寄りの探索や、作風の偶発性を楽しむならMidjourneyの勝ち筋。DALL-E 3はスピーディに概念スケッチを作るときに便利、という使い分けだと思います。

仕事の流れ（ワークフロー）の面では、Proはお手本画像によるID保持が強いので、連載物やシリーズ広告、製品の色違い展開もコストが低いです。コスト感は各サービスの課金体系によりますが、確度の高い一枚で決まる生成は、結果的に安く済むことが多いですよ。

観点	Nano Banana Pro	Midjourney v6	DALL-E 3
生成アプローチ	深く考える仕組み＋生成	生成（美的センスが強い）	会話をプロンプトに拡張＋生成
解像度/写実性	4Kネイティブ、仕事向き	非常に写実的、芸術性が高い	高品質だがややCG感あり
文字描画	多言語・長文に強い	短い言葉が中心で不安定	英語中心で安定
ブレの制御	お手本画像14枚＋ID保持	限定的	限定的
外部知識	Google検索で情報確認	なし	なし（学習データ依存）
向いている用途	広告、資料、UI、インフォグラフィックス	アート、スタイル探索	手軽な会話生成

結論として、商用制作や資料作りならNano Banana Pro、芸術性や雰囲気を重視するならMidjourney、手軽に使うならDALL-E 3という使い分けが現実的です。チームで使うなら、発注の種類ごとに使うAIを分け、スタイルガイドとプロンプトのテンプレートを整えると迷いにくいですよ。

BananaPiM2ZeroやRCバナナ解説

名称の衝突を整理します。ハードウェア側の「Nano Banana」は、大きく二つの系統があります。

1. 小型コンピューターボードの「Banana Pi M2 Zero」
2. ラジコン（RC）向けの小さなコネクタである「ナノ・バナナ（弾丸）コネクタ」

混同されがちなので、用途と注意点を簡単にまとめます。まずM2 Zeroは、Raspberry Pi Zero Wに近い超小型のボードで、IoTや簡易サーバー、携帯ガジェットの頭脳に向いています。ただし、ソフトウェアの対応はRaspberry Piほど手厚くない場合があり、上級者向けになることもあります。発熱と電源の安定供給に配慮してください。

次に、RCのナノ・バナナコネクタは、2.0〜3.5mm級の金メッキ端子で、軽くて抵抗が少ないのが強みです。ドローンやラジコンの、モーターと制御装置（ESC）の間の接続に最適ですが、極性の間違いや絶縁（コードを覆うこと）不足は、すぐに事故につながるので注意。ハンダ付けをしっかり行い、熱収縮チューブで絶縁処理を徹底しましょう。

Banana Pi M2 Zero（小型コンピューター）

サイズ感：Raspberry Pi Zero Wに近い超小型
主な用途：IoTエッジ（インターネット接続機器の端末）、簡易サーバー、持ち運びできる機器
注意点：ソフトウェアの対応はRaspberry Piより上級者向けになりがち

RC向けナノ・バナナ（弾丸コネクタ）

用途：ドローンやラジコンの高効率な電力伝送・軽量化
ポイント：ハウジング（外側のカバー）無しの低抵抗設計で、高い電流を流す接続に最適

電子工作や高い電流の配線は安全第一で。配線の規格・極性・絶縁を厳守し、火災・感電・発熱リスクを必ず評価してください。

AIの相談はウィルダー株式会社へ

社内への導入や、仕事の流れの設計、プロンプトのテンプレート化、APIの実装とコストの最適化、そしてブランドセーフティの運用まで、私たちは一貫してサポートします。

まず現状の制作フローと要件をヒアリングし、PoC（技術検証） → スモールスタート → 本格運用の順に段階を踏み、社内に内製化します。

費用やプランは要件次第です。お気軽にご相談ください！

ウィルダー株式会社：相談はこちら

注釈

推論エンジン（Reasoning Engine）：AIが画像を生成する前に、プロンプト（指示）の意味を深く分析し、「どのように配置したら指示通りの絵になるか」という設計図を内部で組み立てる、「深く考える」ための仕組みです。
グラウンディング（Grounding）：AIが画像を生成する際、Google検索などを使って外部の最新情報を確認し、その情報に基づいて画像を生成する機能です。これにより、最新のデータや固有名詞を正確に画像に反映できます。
プロンプト（Prompt）：AIに対して「こういう画像を作ってほしい」と伝えるための、指示文やキーワードのことです。
キャッシュ時間：AIが一度検索で取得した情報を一時的に保存しておく期間のことです。この期間内であれば、再度検索せずに保存された情報を使えます。
モデルリリース（Model Release）：写真に写っている人物が、その写真の利用を許可するために交わす契約書または同意書のことです。
C2PA：生成された画像や動画などのコンテンツがいつ、どこで、誰によって作成・編集されたかという履歴情報（メタデータ）を、改ざんされにくい形で埋め込むための技術規格です。

ウィルダーAI特設：記事一覧はこちら