Gemini画像生成 完全ガイド｜Nano Banana 2・Pro・Liteの選び方とImagen 4終了対応【2026年8月最新】

📅 2026年8月13日 更新　✍️ LIF Tech編集部　🕐 約16分で読めます

Geminiの画像生成は、2026年に入ってからモデルの世代交代が非常に速い。「Nano Banana」という愛称で広まった一方、公式のモデル名は「Gemini 2.5 Flash Image」「Gemini 3.1 Flash Image」といった別系統で、記事や社内ドキュメントによって呼び方がバラバラになっている。しかも旧モデルの提供終了が立て続けに発表されているため、半年前の解説記事をそのまま信じると、存在しないモデルを前提に設計してしまうという事故が起きやすい状況だ。

この記事では、まず名前の対応関係を一枚の表に落とし、そのうえで「無料で試したい人」「業務で使いたい人」「APIで組み込む人」がそれぞれ何を選べばいいのかを整理する。

1. まず整理：Nano Banana系の名前と実体の対応表

「Nano Banana」はモデルの正式名称ではなく、Googleの画像生成モデル群に付いた通称だ。実体はGeminiシリーズのマルチモーダルモデルであり、公式ドキュメントやAPIでは別の名前で呼ばれる。混乱の元はここにある。

結論：2026年8月時点でどれを選ぶか

2. 【緊急】Imagen 4シャットダウンへの対応

2026年8月17日（日本時間では8月18日ごろ）以降、Imagen 4の旧エンドポイントへのAPIコールは404エラーを返すようになる。これは告知済みの正式な提供終了であり、延期の保証はない。

2-1. 自分が影響を受けるかの確認方法

まず、自分のコードベース・環境変数・設定ファイルに以下の文字列が含まれていないかを検索する。

ヒットしなければ対応は不要だ。Geminiアプリだけを使っている一般ユーザーも影響を受けない（アプリ側の標準モデルはすでにNano Banana 2に切り替わっている）。影響を受けるのはGemini APIやGoogle AI StudioでImagen 4を直接呼んでいるケースだ。

2-2. 移行で書き換えるのは主に4箇所

1. モデルIDの変更imagen-4.0-* を gemini-3.1-flash-image に置き換える。
2. 生成方式の切り替えImagen専用のAPIから、Geminiのマルチモーダル生成方式へ呼び出し方が変わる。パラメータ名も異なるため、公式の画像生成ガイドで現行の仕様を確認すること。
3. 解像度の指定形式解像度パラメータの書式が変わる（大文字のKを使う表記など）。512px〜4Kの4段階に対応している。
4. レスポンスからの画像取り出し返却形式が変わるため、画像データを取り出す処理も合わせて修正する。

なお、Vertex AIを利用している場合は移行手順が別になる。またこの時期はImagen 4以外にも提供終了が続いており、Veo 2.0・Veo 3.0（Standard/Fast）は2026年6月30日に、Gemini 2.0系の4モデルは6月1日に、それぞれ既にシャットダウンされている。画像・動画生成をシステムに組み込んでいる場合は、この機会に依存しているモデルIDを棚卸ししておくことを勧める。動画生成側の現行モデルについてはVeo3とは？使い方・料金完全ガイドで整理している。

3. 経路別：どこから使うかで「できること」が変わる

同じNano Banana 2でも、どの入口から使うかで無料枠・商用利用の条件・IP補償の有無が変わる。ここを混同したまま業務利用を始めると、あとで規約面の問題が出る。

実務上の要点は「IP補償が必要ならVertex AIかWorkspace経由」という一点に尽きる。生成画像が第三者の権利を侵害してしまった場合の補償を求めるなら、公式に推奨されているのはこの2経路だ。クライアントワークで納品物に生成画像を使う場合は、この違いが意味を持つ。

3-1. 「Nano Banana」を名乗る非公式サイトに注意

検索すると「Nano Banana」「Nano Banana Pro」といった名前を冠した、Google公式ではないWebサービスが多数ヒットする。独自のクレジット課金を設けているものもある。商用利用の可否は、公式の経路を使っているか非公式サイトを経由しているかで全く変わるため、業務で使う前に「そのサイトはGoogleの公式サービスか」を確認してほしい。非公式サイト経由の場合、そのサイト運営者の規約が適用され、Googleの利用条件やIP補償の枠組みは当然適用されない。

4. 料金の目安

Nano Banana 2は512px〜4Kの4段階の解像度と14種類のアスペクト比に対応している。入力画像を渡す編集用途の場合、入力画像1枚あたり1,120トークンを消費する点も見積もりに含めておきたい。料金は改定されることがあるため、実際の見積もりは公式の料金ページで確認してほしい。

5. Nano Banana 2で何が変わったか——4つの強化ポイント

① 世界知識を使った正確な描写

Geminiモデルが持つ現実世界の知識ベースを活用し、ウェブ検索からのリアルタイム情報を取り込んで特定の被写体を描画できる。この延長線上で、インフォグラフィックの作成、手書きメモの図解化、データの可視化といった「情報を絵にする」用途にも対応している。単なる絵作りではなく、資料作成ツールとしての性格が強まったのが2026年の変化だ。

② 被写体の一貫性（最大5人・10オブジェクト）

単一のワークフロー内で、最大5人のキャラクターの見た目と、最大10個のオブジェクトの忠実性を維持できる。ストーリーボードや連続した物語の絵を作るとき、「途中で顔が変わる」という従来の画像生成AIの弱点が大きく改善されている。

③ 指示追従性の向上

複雑な要求により厳密に従うよう強化されており、プロンプトの細かなニュアンスが反映されやすくなった。修正指示を重ねる会話的な編集も、Imagen系より柔軟に効く。

④ 動画・YouTube URLからの画像生成（2026年5月28日〜）

gemini-3.1-flash-image には、動画ファイルまたは公開YouTubeのURLをマルチモーダルなコンテキストとして渡し、テキストプロンプトと組み合わせて画像を生成する機能が追加された。サムネイル、シネマティックなポスター、内容を要約したインフォグラフィックなどの生成に対応している。

6. 使い方：Geminiアプリでの基本手順

1. Geminiにアクセスしてログインブラウザ版またはスマホアプリからGoogleアカウントでログインする。無料アカウントでも画像生成を試せる。
2. プロンプトを入力する標準モデルはすでにNano Banana 2に切り替わっているため、通常はモデルを選ぶ操作は不要。日本語プロンプトにも対応している。上位モデルを使いたい場合のみ、モデル選択欄からNano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）を選ぶ。
3. 会話で修正を重ねる「もう少し明るく」「背景を白に」「この人物はそのままで服だけ変えて」といった指示を続けて出す。会話的編集はNano Banana系の得意分野で、一から作り直すより速い。
4. 画像をアップして編集する手元の画像をアップロードして「この写真の人物を維持したまま別の背景に」といった編集も可能。被写体の一貫性が効く場面だ。

7. プロンプト設計のコツ

7-1. 「何を」より「どういう条件で」を書く

被写体だけを書いたプロンプトは、モデルに解釈の余地を与えすぎる。用途・構図・光・質感・アスペクト比を分けて指定すると再現性が上がる。

ポイントは「文字を載せる余白」まで指定していることだ。バナーやLPで使う画像は、生成後にテキストを重ねる前提であることが多い。この余白指定を入れるかどうかで、そのまま使えるかどうかが変わる。

7-2. 日本語テキストを画像内に入れる場合

Nano Banana系は多言語のテキスト描画に対応しているが、日本語は依然として崩れやすい領域だ。実務では次の順で判断するのが現実的になる。

1. 短い文字列に絞る長文を画像内に描かせようとすると破綻率が上がる。数語までに収める。
2. 文字は後乗せする前提で作る画像側は背景・余白だけを生成し、文字はCanvaやFigma、PowerPointで重ねる。安定性と修正しやすさの両面で優位。
3. どうしても画像内に入れる場合は複数枚生成して選ぶ1発で決めようとせず、候補を出して当たりを引く運用にする。

7-3. 安全フィルターの挙動を先に確かめる

Nano Banana 2にはGoogleのProhibited Use Policyに基づく安全フィルターが適用されている。この制限は企業が安心して導入するための前提条件でもあるが、一方で安全フィルターが過度に反応し、意図しないプロンプトがブロックされるケースもある。商用利用でワークフローに組み込む場合は、テスト段階でどんな表現が弾かれるかを把握しておくとトラブルを避けられる。

8. 商用利用とSynthID・C2PA

8-1. 生成画像には2種類の来歴情報が入る

Nano Banana系で生成されたすべての画像には、デジタル透かし技術SynthIDと、コンテンツ来歴証明のC2PA Content Credentialsが自動で付与される。

8-2. 著作権の帰属と、実務上のチェック項目

Googleの利用規約に基づき、生成画像の出力に対する権利はユーザー側に帰属すると解釈されている。ただし生成画像が既存の著作物や商標に類似する内容を含む場合、第三者の権利を侵害するリスクは利用者の自己責任だ。商用利用の前に、最低限このあたりを確認しておきたい。

9. 他ツールとの比較——どこで使い分けるか

画像生成AIは用途によって向き不向きがはっきり分かれる。Gemini（Nano Banana系）の相対的な強みは「会話で直す」「被写体を保つ」「情報を図にする」の3点だ。逆に、細かいパラメータ制御やモデルの差し替えを前提にした作り込みでは、他の選択肢のほうが向く場面がある。

10. 開発フローに組み込む

画像生成を単発の作業ではなく、制作フローの一部として自動化したい場合、CLIやエージェント経由で呼び出す構成になる。ここでも提供終了の影響がある点に注意してほしい。長らく定番だったGemini CLIは2026年6月18日に個人向け（無料・Google AI Pro・Ultra）の提供が終了し、後継のAntigravity CLI（コマンド：agy）に一本化された。組織ライセンス（Gemini Code Assist Standard/Enterprise）と有料APIキー経由であれば、旧CLIも継続して使える。

また、CLIに限らずAIコーディングエージェントから画像生成をツールとして呼ぶ設計も実用段階にある。MCP経由でImagen / Veo系のツールを接続する構成が代表的だが、本記事で見たとおりモデルの世代交代が速いため、接続先のモデルIDを設定ファイルの一箇所に集約しておくと、次の提供終了時の書き換えが1行で済む。

11. よくある質問

12. まとめ

Geminiの画像生成をめぐる状況は、2026年に入ってから「モデルが増えた」のではなく「Nano Banana系に集約されつつある」と捉えるのが正しい。Imagen系が8月17日に終了し、Gemini本体のマルチモーダル機能に一本化されていく流れだ。

実務者が押さえるべき点は3つに絞れる。①通称ではなくモデルIDで管理する——通称は世代交代で指すものが変わる。②経路によって商用条件とIP補償が変わる——納品物に使うならVertex AIかWorkspace経由。③提供終了の告知を追う習慣を持つ——今回のImagen 4のように、業務フローが突然404で止まる事態は事前に防げる。

生成AIの画像領域は、品質の議論よりも「どのモデルが、いつまで、どの条件で使えるか」という運用面の理解のほうが実務では効いてくる。モデル選びに迷ったら、まずNano Banana 2から始めるのが2026年8月時点の最短ルートだ。

※本記事は2026年8月13日時点の公開情報に基づいています。モデルの提供状況・料金・提供終了日は変更される場合があるため、導入判断の前には必ずGoogle公式のドキュメントおよび料金ページで最新情報をご確認ください。