【決定版】Gemini 2.5 Flash Image（通称“nano-banana”）完全ガイド——機能、強み、サンプルプロンプト、そして主要画像生成AIとの料金・使い分け比較（2025年8月）

先に要点（インバーテッド・ピラミッド）

• Gemini 2.5 Flash ImageはGoogle DeepMindの最新画像生成・編集モデル。社内コードネーム**“nano-banana”として紹介され、マルチ画像ブレンド、人物・ペットの“似姿一貫性”、自然言語だけでの部分編集（ターゲット変換）、世界知識を活かした生成に対応します。Geminiアプリと開発者向けAPI（Google AI Studio／Vertex AI）で提供。すべての生成・編集画像に可視＆不可視のSynthID透かし**が付与されます。
• 価格：開発者向けは**$30／100万出力トークン**。1画像＝1,290トークンで課金換算の目安は約$0.039／枚。入出力の他モダリティはGemini 2.5 Flashの通常料金が適用。
• 利用面のポイント：最大10枚の出力、1プロンプトあたり複数画像入力、ロケーションに応じた“ローカル感”生成など運用仕様が明示。Geminiアプリでは無料で編集体験が拡大中。
• 比較観点（他サービス）：OpenAI GPT-image-1／4o Imageは文字の正確描画と会話文脈の活用が強み。Midjourneyは審美性、FLUX（Black Forest Labs）はコスパAPI、Stable Diffusion 3系は自前運用の自由度が魅力。価格・ガバナンス・ワークフローで使い分けが合理的です。

1｜“nano-banana”とは何者？——Gemini 2.5 Flash Imageの素顔

Googleが発表したGemini 2.5 Flash Imageは、生成と編集を単一モデルで滑らかに扱える会話型の画像モデルです。複数の写真を自然言語で“混ぜる”（マルチ画像ブレンド）、衣装・背景・小物だけ差し替える（ターゲット変換）、シリーズ画像でのキャラクター一貫性、被写体の雰囲気を保ったスタイル移植など、実務に直結する操作が拡充されました。名前の“nano-banana”は社内コードネームですが、開発者資料やGoogle公式ブログで別名として示されています。

安全面では、可視透かし＋SynthIDの不可視透かしを標準付与し、AI生成物の明示を担保。人物・ペットの編集においても“似姿の保全”が重点改善点として案内され、行き過ぎた変形や不自然な歪みを抑える方向の調整が入っています。

2｜実装仕様と料金：開発者はここを見る（API／Vertex AI）

• 入出力・上限

  • 入力：テキスト＋画像（1プロンプト最大3枚、各7MBまで）
  • 出力：1プロンプト最大10枚
  • 対応形式：PNG/JPEG/WEBP（入力・出力）
    これらはVertex AIの仕様表で明記されています。

• 料金

  • 画像出力：$30／100万出力トークン（1画像＝1,290トークン→約$0.039／枚）
  • テキスト等の入出力はGemini 2.5 Flashの通常料金（入：$0.30／100万トークン、出：$2.50／100万トークン ほか）。

• 配布形態

  • Google AI Studio／Gemini API（開発者プレビュー枠を含む）
  • Vertex AI（動的クォータ／プロビジョンドスループット対応、Grounding with Google Searchの無償枠 など）

メモ：Gemini 2.5 Flash自体は思考表示（Thinking）や巨大文脈が特長の“2.5世代”。画像モデルはその兄弟としてAPIにぶら下がるイメージです。

3｜“nano-banana”でできること——具体ユースケース別サンプル

A. マルチ画像ブレンド（イメージ合成）

狙い：2～3枚の写真要素を統合して、ストーリー性ある1枚へ。
例の指示：「1枚目の人物と2枚目の夕景を自然に合成。人物の表情はそのまま、光源は夕日の方向に合わせて影を整えて。」
ポイント：光源・影・ピントの指示を一言入れると破綻が激減します。

B. 一貫性のある人物シリーズ作成

狙い：同じ被写体の服装・ポーズ・背景を変えながら、顔や雰囲気を保つ。
例の指示：「この人物の顔立ちは保ったまま、春・夏・秋・冬の4コーデをそれぞれ街角で。同じ髪型、瞳の色は変えない。」
ポイント：“変えない要素”の列挙がコツ。

C. 自然言語だけでの部分編集（ターゲット変換）

狙い：背景のぼかし、不要物の除去、小物だけ差し替え。
例の指示：「背景をやわらかくぼかして、テーブルの空き缶を消す。被写界深度は浅め、肌の質感は変えない。」

D. ローカル感の反映

狙い：旅行向けLPなどで地域らしさを織り込む。
例の指示：「東京・谷中の路地裏らしい看板の雰囲気と夕焼けを反映して。」（※ロケール情報を踏まえた生成に対応）

E. 生成物の識別（透かし）

狙い：AI生成物である旨の明示。
仕組み：**可視透かし＋SynthID（不可視）**を自動付与。素材管理や権利面の運用がラクになります。

4｜他の画像生成AIと“機能・料金”を比べる

4-1. OpenAI：GPT-image-1／4o Image

• 強み：テキスト描画の正確さ（ポスター等の文字入れ）、チャット文脈の活用、アップロード画像を手がかりにした精密変換。
• 料金（API）：gpt-image-1は出力トークン課金（目安：低品質$0.01／中$0.04／高$0.17／正方形）または**$40／100万出力トークン**方式。テキスト入力$5／100万、画像入力$10／100万などの体系。
• 向く案件：広告バナーでの文字、資料の図版、“文脈に沿う差し替え”。

4-2. Midjourney

• 強み：審美性の高い初期出力、コミュニティ知見の厚さ。
• 料金：サブスク制（Basic／Standard／Pro／Mega）。公称のプラン比較ページがあり、Standard（$30/月）はRelaxモード無制限などの特徴。
• 向く案件：スタイル重視のビジュアル量産、アート寄りの探索。

4-3. Black Forest Labs：FLUX（1.1 [pro] など）

• 強み：コスパの良さとハイクオリティの両立。API料金は$0.04〜$0.08／生成のレンジが提示。使い勝手の良い**Fill（部分補完）やKontext（文脈）**系も。
• 向く案件：大量生成×低単価、デザインバリエーションのAB。

4-4. Stability AI：Stable Diffusion 3系

• 強み：“自前運用（オンプレ／自社クラウド）”の自由度とオープンウェイト周りの柔軟性。コアモデルは非商用等の条件下で無料利用のライセンス説明あり（商用売上規模条件に注意）。APIはクレジット制で価格改定の告知も。
• 向く案件：プライバシー・機密要件が厳しい組織、研究・実験。

4-5. Adobe Firefly（＋Gemini連携）

• 強み：Photoshop／Express等とのワークフロー直結。2025年8月、Fireflyで“Gemini 2.5 Flash Image”を内部利用可能に。無料20枚の枠や、有料ユーザー無制限キャンペーンもアナウンス（期間限定）。ユーザー素材は学習に使わない方針も再確認。
• 向く案件：企業の実務フロー（生成→合成→レタッチ→書き出し）。

価格だけの一口メモ：1枚あたり原価はおおよそ

• Gemini 2.5 Flash Image：約$0.039／枚（1,290トークン）
• FLUX API：$0.04〜$0.08／枚
• OpenAI gpt-image-1：$0.01〜$0.17／枚相当（品質とサイズ次第）
• Midjourney：月額サブスク（枚単価は使い方で上下）
  というレンジ感になります。用途・ワークフロー・ガバナンスを含めて総コストで評価しましょう。

5｜“nano-banana”を選ぶ理由：業務で効く3つの軸

1. 一貫性の強さ
   シリーズ物のキャラクター維持やブランド要素の統一がしやすい。広告、EC、ゲームのシーン量産に効きます。

2. 自然言語の直接編集
   マスク塗り不要で目的語ベースの指示が通ります（例：「背景を夕景に」「小物は残して衣装だけ変更」）。非デザイナーの関与が増やせます。

3. ガバナンス（透かし＆安全）
   可視／不可視透かしにより社外共有や広告審査がスムーズ。生成物の明示が求められる国・媒体でも安心。

6｜導入ステップ（30日プラン）——“まず効く”進め方

• Week 1：要件と体験設計

  • ユースケースを**「新規生成」「シリーズ一貫」「部分編集」**に仕分け。
  • 社内プロンプト手帳（NG/OKワード、変えない要素の列挙例）を作成。

• Week 2：環境と試作

  • Google AI Studioでnano-bananaを試作。マルチ画像ブレンドとターゲット変換を10件×3案ずつ。出力・遅延・工数を記録。
  • 透かし方針（可視位置／透かしの扱い）を社内合意。

• Week 3：API接続・自動化

  • 画像アセットDBからの自動取り込み→差分生成→命名規則で保存までをスクリプト化。
  • Vertex AIでクォータとGrounding無償枠の設計。

• Week 4：評価と使い分け

  • 品質×コストをOpenAI／FLUX／Midjourneyと同一ブリーフでAB。1枚単価／手戻り率／修正回数で意思決定。

7｜プロンプト“型”集（コピーして使えます）

• ブレンド（整合）

  「画像Aの人物と画像Bの夕景を合成。顔の特徴は維持、光の方向は夕日に合わせて、陰影は柔らかく、ノイズは低め。」

• シリーズ一貫（四季コーデ）

  「同一人物で春夏秋冬のコーデを作成。髪型・瞳の色・顔の骨格は変えない。背景は都内の街角、被写界深度は浅め。」

• 部分編集（ターゲット変換）

  「背景だけ夕焼けの海に変更。人物の肌の色調は維持、衣装のしわ感は保つ。画角はそのまま。」

• ローカル感

  「京都・祇園を想起させる石畳と提灯の明かりを反映。空気は夏の夜、湿度感を描写。」

8｜どの読者に“刺さる”？（具体）

• マーケ／制作会社：シリーズ広告の一貫性が担保しやすく、修正依頼を日本語の箇条書きで回せます。Fireflyとの連携でPhotoshop仕上げにも直結。
• EC運営：背景差し替えや小物の足し引きで商品画像のバリエーションを同一人物の雰囲気を保ったまま展開。返品抑制の視覚説明素材にも。
• ゲーム／アニメ制作：キャラクターの似姿一貫を保ちつつ衣装・ポーズを差し替え。設定画の幅出しやティザーカット量産に有効。
• 広報・法務：SynthID透かしと可視透かしでAI生成物の管理台帳を作りやすい。外部配布の出自明記にも。

9｜アクセシビリティ評価（本稿＆運用の配慮）

• 総合：AA相当（運用で担保）
  • 理解支援：本稿は要点先出し→段落整理→箇条書きで、スクリーンリーダーでも追いやすい構成。
  • 視覚配慮：生成画像の活用時は、画像の主旨を伝える代替テキストを短く具体に。例：alt="春コーデの女性。髪型はボブ、夕景の街角で笑顔"。
  • ラベリング：AI生成物の明示（可視透かし＋キャプション）で利用者の誤認を避けます。

10｜FAQ：気になる疑問を先回りで

Q1. nano-bananaは“無料”で使えますか？
A. Geminiアプリでは無料の編集体験が順次拡大しています。開発者向けにはAPI／Vertex AIでの従量課金が基本です。

Q2. 画像の“AI生成”はわかるようになっていますか？
A. はい。可視透かしとSynthID（不可視）が自動付与されます。社外共有時の出自管理に役立ちます。

Q3. OpenAIやMidjourneyとどちらが安いですか？
A. 用途次第です。1枚単価だけならGemini ≈$0.039／枚、FLUX ≈$0.04〜、OpenAIは$0.01〜$0.17／枚相当のレンジ。Midjourneyは月額で、大量生成なら割安になる場合も。必要品質と修正回数を含めた総コストで比較が安全です。

Q4. 社内データや検索とつなげられますか？
A. Gemini 2.5 Flash／Pro側のGrounding with Google Searchやツール接続を併用できます（無償枠あり）。画像生成と業務知識を掛け合わせる設計が可能です。

11｜編集部まとめ：nano-bananaは“実務直結型”の画像モデル

• 自然言語だけで、ブレンド／一貫性／部分編集が手数少なく実現。
• $0.039／枚の分かりやすい原価感で試作から運用へ移しやすい。
• 透かし標準で配布・審査・管理の不安を軽減。
• 他社モデルと役割分担（文字精度＝OpenAI、審美性＝Midjourney、コスパAPI＝FLUX、自前＝SD3）を決めると最短で成果が出ます。

参考（一次・高信頼中心）

• 公式発表：Introducing Gemini 2.5 Flash Image (aka nano-banana)（機能・価格・編集例）。
• DeepMindモデルページ：機能・安全・利用導線。
• 仕様：画像入出力制限、最大出力枚数。
• 水印：SynthID（不可視）＋可視。
• ローカル感対応：ロケール情報に応じた生成。
• 比較用
  • OpenAI：4o Image（文字描画）／GPT-image-1の価格。
  • Midjourney：プラン比較。
  • BFL FLUX：API価格。
  • Stability AI：コアモデルのライセンス／API価格の改定情報。
  • Adobe連携：Firefly／Expressへの統合と無料枠。