Nano Banana 2完全ガイド：Google最速AI画像モデルの料金と使い方【2026年】

Nano Banana 2（正式名称：Gemini 3.1 Flash Image Preview）は、2026年2月26日にGoogleが発表した最新のAI画像生成モデルです。Nano Banana Proの高品質な出力とGemini Flashの高速性を兼ね備え、512pxから4Kまでの解像度に対応し、1枚あたり$0.045からという価格で利用できます。テキスト描画の改善、最大5キャラクターの一貫性維持、14オブジェクトの忠実度、そしてリアルタイムのウェブ検索グラウンディングによる事実精度の向上が特徴です。

要点まとめ

• 概要: Nano Banana 2は、Pro品質とFlash速度を両立し、大幅なコスト削減を実現したGoogleの最新画像モデルです
• 料金: 1枚あたり$0.045〜$0.151（通常料金）、バッチモードでさらに50%割引（ai.google.dev/pricing、2026年2月28日確認）
• 主な特徴: 4K解像度、テキスト描画改善、5キャラクター一貫性、14種のアスペクト比、検索グラウンディング
• モデルID: gemini-3.1-flash-image-preview
• アクセス方法: Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI、Geminiアプリ、サードパーティアグリゲーター
• 結論: NB2は、現在利用可能な主要画像生成モデルの中で、最もコストパフォーマンスに優れています

Nano Banana 2とは何か？なぜ重要なのか？

GoogleのAI画像生成の開発を追ってきた方であれば、名前の混乱にお気づきかもしれません。Googleは2つの命名体系を並行して使用しています。一般消費者向けの「Nano Banana」という名前と、技術的なモデル識別子である「Gemini 3.1 Flash Image Preview」です。Nano Banana 2は、開発者がgemini-3.1-flash-image-previewとして知っているモデルの一般消費者向けブランド名であり、このマッピングを理解することは、ドキュメント、料金ページ、APIリファレンスを混乱なく参照するために不可欠です。

Googleの画像モデルの系譜を理解することで、NB2がなぜこれほど重要なのかが見えてきます。初代Nano Banana（Gemini 2.5 Flashベース）は、低コストで一定の品質を提供しましたが、高解像度のサポートが不足しており、テキスト描画の能力も限定的でした。Nano Banana Pro（Gemini 3 Proベース）は品質を大幅に向上させましたが、1K解像度で1枚あたり$0.134という大幅に高い価格になりました（ai.google.dev/pricing、2026年2月28日確認）。ユーザーは、手頃だが基本的な画像生成か、高価だが高品質な出力かの二者択一を迫られていたのです。Nano Banana 2は、このトレードオフを完全に解消しました。

NB2が真に注目に値するのは、より高品質を実現しながら同時にコストを半減するという、AIの歴史でも稀な瞬間を象徴しているからです。Proアーキテクチャではなく、Gemini Flashアーキテクチャ上に構築されたNB2は、Flashの速度の優位性を継承しつつ、Proの出力品質に匹敵するか、それを上回ります。GoogleはすでにGeminiアプリ全体でNano Banana ProをNB2に置き換え始めており、これが実験的なリリースではなく、本番環境対応の後継モデルであることを示しています。このモデルは現在、ArenaとArtificialAnalysisの両方のベンチマークで第1位を獲得しており、DALL-E、Midjourney、FLUXをサードパーティの品質評価で上回っています。

開発者、コンテンツクリエイター、画像生成ツールを評価している企業にとって、NB2の発表は競争環境を一変させるものです。品質ベンチマークで最高位を獲得し、同時に主要な競合製品の中で最も安価なモデルは、採用を検討する強力な理由となります。特に、これまで遥かに高額なオプションでしか利用できなかった4K解像度もサポートしている点は見逃せません。

Nano Banana 2を際立たせる主要機能

Nano Banana 2の最大の特徴は、その解像度の幅広さです。ほとんどの競合モデルが単一の固定解像度（通常1024x1024）で画像を出力するのに対し、NB2は512px、1024px、2048px、4096pxの4つの解像度階層をサポートしています。この柔軟性は単なる画像サイズの問題ではなく、コストとユースケースの最適化に直接影響します。ソーシャルメディアのサムネイルに4K解像度は必要ありません。不要な解像度に$0.151を支払う代わりに、完全に十分な512px画像を$0.045で生成できることは、現在他のどの主要モデルも提供していない大きなコスト上のメリットです。

テキスト描画は、AI画像生成において最も根強い弱点の一つでした。DALL-EやMidjourneyなどのモデルは、画像内に読み取り可能なテキストを生成する際に苦戦してきました。単語のスペルミス、文字形の歪み、意味不明な文字の生成などが頻繁に発生していたのです。NB2はGoogleが「テキスト描画の改善」と説明する機能でこの問題に対処しており、初期のテストでは、短いテキスト文字列（製品名、看板、ラベル）を前世代のモデルよりも大幅に高い精度で処理できることが確認されています。この改善により、以前は信頼性が低かった実用的なユースケースが開拓されます。モックアップの製品ラベルの生成、テキストオーバーレイ付きのソーシャルメディアグラフィックの作成、看板やブランディングが見える画像の生成などです。

被写体の一貫性も、NB2が画像生成モデルの限界を押し広げている分野です。このモデルは、1つのワークフロー内で最大5キャラクターと14オブジェクトの視覚的一貫性を維持できます。実用的には、異なるシーンにわたって同じキャラクターが登場する一連の画像を、外見を維持しながら生成できることを意味します。これは、一貫性のあるビジュアルストーリー、キャラクター主導のコンテンツ、ブランド化されたマーケティング素材を作成するために不可欠な機能です。以前のモデルでは、入念なプロンプトエンジニアリングが必要であり、生成ごとに一貫性のない結果が生じることが多くありました。

おそらく最もユニークな機能は、検索グラウンディングです。NB2はリアルタイムのウェブ検索結果を統合して、生成された画像の事実精度を確保できます。認識可能な場所、実際の製品、時事的なイベントを含む画像を生成する際に、モデルはGoogle検索データを参照して、より正確な視覚表現を生成できます。Googleは月5,000回の無料検索グラウンディングクエリを提供しており、それ以降は追加クエリ1回あたり$0.014です（ai.google.dev/pricing、2026年2月28日確認）。実際の運用では、検索グラウンディングによりNB2は純粋な生成ツールから、情報に基づいたビジュアルアシスタントに近いものへと進化しています。東京の特定のレストランの画像を生成するよう依頼すれば、建築的な詳細を作り上げるのではなく、検索データを参照して正確に描写できます。Eコマース向けには、検索グラウンディングが実世界の期待に沿った製品画像の生成を支援します。「2026年のMacBook Pro」を生成すれば、ランダムなノートPCデザインを想像するのではなく、実際の製品画像を参照します。

シンキングモード機能は、ユーザーが「minimal」と「high」のシンキングレベルを選択できるようにすることで、出力品質をさらに向上させます。「minimal」レベルでは、NB2は標準的な品質で画像を素早く生成します。これは迅速なプロトタイピングや反復的なプロンプトテストに適しています。「high」レベルでは、モデルは画像の構図を計画・精錬するためにより多くの時間をかけ、照明、遠近法の正確さ、ディテールの一貫性が目に見えて向上します。トレードオフは生成時間です。highシンキングモードは通常、minimalモードの2〜3倍の時間がかかります。本番ワークフローでは、プロンプト調整フェーズではminimalシンキングを使用し、最終出力の生成時にhighシンキングに切り替えることが推奨されます。この2段階アプローチにより、シンキングモードは1枚あたりの料金に影響しないため、コストに大きな影響を与えることなく、開発速度と出力品質の両方を最適化できます。

Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro ── 何が変わったのか？

Nano Banana ProからNano Banana 2への移行は、単なるバージョンアップではなく、Googleの画像生成アーキテクチャに対するアプローチの根本的な変化を反映しています。NB Proは、品質を最優先に設計されたGemini 3 Pro基盤の上に構築されていました。対照的に、NB2は低い計算コストで高性能を実現するために一から設計されたGemini 3.1 Flashアーキテクチャ上に構築されています。その結果、Proの品質に匹敵しながら、より高速かつ低コストなモデルが実現しました。Nano Banana 2とProの詳細比較については、専用の分析記事をご覧ください。

料金の差は、最も直接的なインパクトのある変更です。1K解像度では、NB2は$0.067で、NB Proの$0.134と比較してちょうど50%安くなっています（ai.google.dev/pricing、2026年2月28日確認）。4K解像度では、さらに大きな節約が可能です。$0.151対$0.240で、37%の削減となります。NB2のバッチ料金（さらに50%のコスト削減）を考慮すると、その差は劇的です。1K解像度で1,000枚の画像をバッチ処理すると、NB2ではわずか$34ですが、NB Proでは$134かかります。合計で75%のコスト削減です。

料金面以外にも、NB2はNB Proが提供していなかった512px階層を追加し、最大解像度が不要なユースケースのための超手頃なエントリーポイントを提供しています。拡張されたアスペクト比対応（4:1や1:8などの極端な比率を含む14種類）は、クリエイターにさまざまなコンテンツフォーマットへの柔軟性を提供します。そして、検索グラウンディングとシンキングモードの追加は、NB Proにはまったく相当するものがない機能です。GoogleがGeminiアプリ全体でNB ProをNB2に置き換える決定を下したことは、すべての重要な面でNB2が優れたモデルであると判断していることの明確なシグナルです。

料金の詳細 ── Nano Banana 2のコストはいくら？

NB2をスケールで使用する計画がある方にとって、料金体系の理解は非常に重要です。Midjourneyのようなサブスクリプション型サービスとは異なり、NB2はトークンベースの料金モデルを採用しており、選択する解像度に応じて1枚あたりのコストが決まります。以下のすべての料金データは、2026年2月28日にai.google.dev/pricingから直接確認したものです。

標準API料金

基盤となるトークン料金は、入力100万トークンあたり$0.25、出力画像100万トークンあたり$60.00です（ai.google.dev/pricing、2026年2月28日確認）。モデルからのテキスト出力は100万トークンあたり$1.50です。上記の1枚あたりのコストは、一般的な画像生成に基づいてこれらのトークン料金から算出されています。

バッチ料金は、大量利用ユーザーにとって特に注目に値します。NB2のバッチAPIは通常料金のちょうど半額で、最もコスト効率の良い画像生成オプションの一つです。数百枚から数千枚の画像を生成する場合、例えば製品カタログ画像、ソーシャルメディアのコンテンツライブラリ、マーケティング素材のバッチ生成などでは、バッチモードによりコストを大幅に削減できます。最も手頃なアクセス方法の詳細については、最安Nano Banana 2 APIオプションのガイドをご覧ください。

スケールにおけるコストシナリオ

これらの数字を具体的にイメージするために、NB2を1K解像度で使用した場合の月間コストを紹介します。

大量の画像生成が必要なアプリケーションを構築する開発者にとって、laozhang.aiのようなサードパーティAPIアグリゲーターは、競争力のある料金（1枚あたり約$0.05）でNB2へのアクセスを提供しています。単一のAPIエンドポイントを通じて複数のAIモデルに統一アクセスでき、請求の簡素化も実現します。また、Nano Banana料金計算ツールを使用して、特定のユースケースに合わせたコスト見積もりも可能です。

Nano Banana 2の使い方 ── 完全スタートガイド

Nano Banana 2の使用を開始するには、技術レベルとユースケースに合ったアクセス方法を選択する必要があります。NB2にアクセスする主な方法は5つあり、コーディング不要のウェブインターフェースからエンタープライズグレードのAPIデプロイメントまで多岐にわたります。このセクションでは、開発者向けのAPIアプローチをステップバイステップで説明し、代替手段についても簡単に紹介します。

APIクイックスタート（Python）

プログラムで画像を生成する最速の方法は、公式Python SDKを使用したGemini APIです。Pythonがインストール済みであれば、セットアップ全体は約5分で完了します。まず、Google AI StudioからAPIキーを取得します。aistudio.google.comにアクセスし、左サイドバーの「Get API Key」をクリックして、新規または既存のGoogle Cloudプロジェクト用のキーを作成してください。無料枠にはクレジットカードは不要ですが、画像生成は有料機能です。Gemini 3.1 Flash Image APIの無料アクセスについては、無料枠の最大活用に関する専用ガイドをご確認ください。

SDKをインストールして環境をセットアップします。

bash
pip install google-genai
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

シンプルなPythonスクリプトで最初の画像を生成します。

python
from google import genai
from google.genai import types
import base64

client = genai.Client(api_key="your-api-key-here")

response = client.models.generate_images(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt="A serene mountain lake at sunset with reflections",
    config=types.GenerateImagesConfig(
        number_of_images=1,
        aspect_ratio="16:9",
    ),
)


for i, image in enumerate(response.generated_images):
    with open(f"output_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image.image.image_bytes))
    print(f"Saved output_{i}.png")

cURLで直接REST APIを呼び出したい方は、以下のリクエストが同等です。

bash
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateImages" \
  -H "x-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A serene mountain lake at sunset with reflections",
    "config": {
      "numberOfImages": 1,
      "aspectRatio": "16:9"
    }
  }'

代替アクセス方法

直接APIの他にも、NB2にはいくつかのチャネルからアクセスできます。Google AI Studio（aistudio.google.com）は、コードを書かずにプロンプトをテストし画像を生成できるウェブベースのプレイグラウンドを提供します。これは、迅速なプロトタイピングと実験に最適なオプションです。Geminiアプリ（モバイルおよびウェブ）は、カジュアルな画像生成のためのチャットベースのインターフェースを提供し、Google AI Pro（月額$19.99）またはGoogle AI Ultra（月額$49.99）のサブスクリプションに含まれています。Vertex AIは、厳格なセキュリティ要件を持つ組織向けに、VPC統合、IAMコントロール、コンプライアンス機能を備えたエンタープライズグレードのアクセスを提供します。

JavaScript/TypeScript環境で作業する開発者向けに、Gemini APIは公式SDKを通じてNode.jsもサポートしています。セットアップ手順はPythonと同様です。

bash
npm install @google/genai

javascript
const { GoogleGenAI } = require("@google/genai");
const fs = require("fs");

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "your-api-key-here" });

async function generateImage() {
  const response = await ai.models.generateImages({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt: "A serene mountain lake at sunset with reflections",
    config: {
      numberOfImages: 1,
      aspectRatio: "16:9",
    },
  });

  const imageBytes = Buffer.from(
    response.generatedImages[0].image.imageBytes, "base64"
  );
  fs.writeFileSync("output.png", imageBytes);
  console.log("Image saved to output.png");
}

generateImage();

本番デプロイメントにおける重要な考慮事項の一つは、エラーハンドリングとレート制限です。Gemini APIは課金ティアによって異なるレート制限を適用します。無料ティアのユーザーは比較的低い分あたりリクエスト数に制限されますが、有料ティアのユーザーは大幅に高い制限が設定されます。本番コードでは、指数バックオフリトライロジックと、大量生成シナリオのためのキュー管理を実装する必要があります。APIは標準的なHTTPエラーコード（レート制限の429、サーバーエラーの500）を返すため、既存のリトライミドルウェアとの統合は容易です。

サードパーティAPIアグリゲーターは、特に複数のAIモデルを使用する開発者にとって、もう一つの魅力的なアクセス方法を提供します。laozhang.aiのようなサービスは、GPT Image、DALL-E、FLUXなどのモデルと並んで、単一の統一APIエンドポイントを通じてNB2へのアクセスを提供し、請求の簡素化と各プロバイダーごとの個別アカウントの必要性を排除します。このアプローチは、異なる画像モデル間で動的に比較や切り替えが必要なアプリケーションに特に適しています。例えば、ほとんどの生成タスクにNB2を使用しつつ、特定のアーティスティックスタイルには専門のモデルにフォールバックするといった使い方です。

最適な解像度の選び方 ── 512pxから4Kまで

競合モデルに対するNB2の最も実用的な優位性の一つは、4段階の解像度システムです。これにより、使わない解像度にお金を払うのではなく、実際のニーズに合わせて画質を選択できます。このセクションでは、実際のユースケースと各選択のコストへの影響に基づいた判断基準を提供します。

512px階層（$0.045/枚）は、サムネイル、アバター、ソーシャルメディアのプロフィール画像、そして画像が小さいサイズで表示されるあらゆるコンテキストに最適です。この解像度では、1枚あたり5セント未満の支払いで、バッチ料金ではわずか$0.022にまで下がります。何百枚もの小さな画像を生成するアプリケーション（ユーザーアバターやカタログ内の製品サムネイルなど）を構築している場合、512px階層は生成コストをほぼ無視できるレベルにします。512pxでの品質は、画面上で300px以下で表示される画像には十分であり、これはサムネイルやアバターのユースケースの大部分をカバーしています。

1024px階層（$0.067/枚）は、最も総合的な価値が高く、ほとんどの汎用ユースケースに推奨する解像度です。ブログ記事のイラスト、ソーシャルメディアコンテンツ、メールマーケティングのビジュアル、ウェブサイトのグラフィックなど、すべてが1K解像度で優れた表示を実現します。これは品質と手頃さが出会うスイートスポットです。ほとんどの画面でフルワイド表示に十分なシャープさを持ちながら、1枚あたり7セント未満の料金です。バッチワークフローでは、コストは1枚あたり$0.034まで下がり、1Kバッチ生成はあらゆるプロバイダーの中でも最もコスト効率の高い画像作成方法の一つとなります。

2048px階層（$0.101/枚）は、目に見えて高いディテールが必要な場合に適しています。大画面に映し出すプレゼンテーション、細部を表示する必要のある製品モックアップ、印刷物や高解像度ディスプレイ向けのマーケティング素材、Retinaスクリーンで鮮明に表示する必要のあるランディングページのヒーロー画像などです。1Kから2Kへの移行は各方向のピクセル数を2倍にし（総ピクセル数は4倍）、特に細かいテクスチャや小さなテキスト要素を持つ画像では、シャープさとディテールに目に見える差が生まれます。

4096px階層（$0.151/枚）は、プロフェッショナルおよび印刷対応のアプリケーション向けに設計されています。大判印刷、詳細なアートワーク、高解像度アセットライブラリ、画像を至近距離で閲覧したり大幅に拡大したりするあらゆるコンテキストで、4K解像度の恩恵を受けられます。最も高価な階層ではありますが、1枚あたり$0.151はNB Proの4K料金（$0.240/枚）や競合モデルの同等料金と比べて依然として大幅に安価です。バッチモードでは、4K画像は1枚わずか$0.076で、NB Proが最も安い解像度で請求する金額よりも低くなります。

自動画像生成パイプラインを構築するチームにとって、ハイブリッド解像度戦略が最もコストパフォーマンスの高い方法となることが多いです。このアプローチは次のように機能します。まず、すべての画像を512pxで迅速なプレビューパスとして生成し、結果をレビューまたはアルゴリズムでフィルタリングして最良の出力を特定し、選ばれたもののみをターゲット解像度で再生成します。NB2は解像度階層間で一貫した品質を生成するため（同じプロンプトは512pxと4Kでスタイル的に同一の出力を生成し、ピクセル数のみが異なります）、512pxプレビューは高解像度出力がどのように見えるかを正確に予測します。このプレビュー後再生成ワークフローにより、特に受け入れ率が50%未満の場合、最終ターゲット解像度ですべてを生成する場合と比較して、総生成コストを40〜60%削減できます。

最適化の核心原則はシンプルです。常に品質要件を満たす最低の解像度から始め、具体的な理由がある場合にのみ上の解像度に移行してください。大量の画像を生成する自動パイプラインでは、512px（$0.022バッチ）と4K（$0.076バッチ）の差は大きくスケールします。10,000枚のバッチは、512pxで$220、4Kで$760です。もう一つの実用的な考慮事項はストレージと帯域幅です。4KのPNGは通常8〜15MBですが、512px画像は200〜500KBです。エンドユーザーに画像を配信する際のクラウドストレージコストとCDN帯域幅が急速に積み上がります。

NB2と競合の比較 ── DALL-E、Midjourney、FLUXとの対決

2026年にAI画像生成モデルを選ぶことは、NB2をいくつかの強力な競合と比較評価することを意味します。各モデルには固有の強み、料金体系、ユースケースの専門性があります。この包括的な比較では、公開されている料金と機能データに基づく主要な意思決定要因をカバーしています。詳細な一対一の比較については、Nano Banana 2とMidjourney v7の徹底比較をご覧ください。

純粋な料金面では、NB2が明確な勝者です。1K画像1枚あたり$0.067（バッチモードでは$0.034）で、GPT Image 1.5の約半額、Midjourneyの推定1枚あたりコストより33%安価です。料金面での優位性は、現在どの競合も正式な料金ティアとして提供していないバッチ処理でさらに顕著になります。

Midjourneyは、アーティスティックおよびスタイリッシュな画像生成においては依然として最強の競合です。v7モデルは、多くのデザイナーやアーティストが好む独特の美的品質を持つ画像を生成し、Discordベースのコミュニティがインスピレーションやプロンプト技術の共有を提供しています。しかし、Midjourneyの料金モデル（月額$10〜$120のサブスクリプション制）と限定的なAPIアクセスは、プログラムによる統合や大量生成にはあまり適していません。

GPT Image 1.5（ChatGPTおよびOpenAI API経由で利用可能）は、優れたプロンプト理解と良好な全体品質を提供しますが、NB2よりも大幅に高価であり、4K解像度、バッチ料金、検索グラウンディングなどの機能がありません。FLUX.2 Maxは特にフォトリアリスティックな生成で競争力のある品質を提供しますが、ReplicateやTogether AIなどのプロバイダーを通じた料金はNB2の直接料金よりも高くなる傾向があります。

大量生産のユースケースでは、NB2にとってさらに有利な競争環境が展開されます。月間5,000枚の1K解像度画像を生成する典型的なコンテンツ作成パイプラインを考えてみましょう。NB2のバッチ料金では月額$170です。同等のボリュームをGPT Image 1.5で約$0.133/枚とすると月額$665、つまり約4倍のコストです。Midjourneyの$120/月の「Mega」プランでは無制限のリラックス生成が可能ですが、高速生成は限定されており、適切なREST APIの欠如は、予告なく壊れる可能性のある非公式Discordインテグレーションを通じた自動パイプラインの構築を意味します。

これらのモデル間の品質比較は、ベンチマークスコアを超えた興味深いトレードオフを明らかにしています。NB2はフォトリアリスティックな生成、建築ビジュアライゼーション、および検索グラウンディングによる事実精度が有利なプロンプトに優れています。Midjourneyは、他のモデルでは再現が困難な、よりアーティスティックでスタイライズされた品質の画像を生成します。その画像は、多くのクリエイティブプロフェッショナルが好む独特のライティングとカラーグレーディングを持つ傾向があります。GPT Image 1.5は最も優れたプロンプト理解力を持ち、ニュアンスのある指示や複雑な空間関係を競合よりもよく理解しますが、時折過剰なディテールで画像を処理しすぎることがあります。FLUX.2 Maxは最も安定してフォトリアリスティックな出力を提供し、リアリズムが最重要視される製品写真やコマーシャルイメージに好まれます。

結論として、NB2は現在、主要な画像生成モデルの中で品質、機能、料金の最良の組み合わせを提供しています。コスト効率、APIアクセス、解像度の柔軟性が主な要件であれば、NB2が最も有力な選択肢です。アーティスティックなスタイルとコミュニティを重視する場合は、Midjourneyも検討に値します。そして、すでにOpenAIのエコシステムに投資している場合は、GPT Image 1.5がシームレスだがより高価な代替手段を提供します。

Nano Banana 2に関するよくある質問

Nano Banana 2とGemini 3.1 Flash Image Previewは同じものですか？

はい、同じモデルです。「Nano Banana 2」はGoogleの一般消費者向けブランド名であり、「Gemini 3.1 Flash Image Preview」はAPI呼び出しで使用される技術的なモデル識別子です。コードで使用するモデルIDはgemini-3.1-flash-image-previewです。この二重命名は混乱を招く可能性がありますが、両方の名前はまったく同じ基盤モデルと機能を指しています。

Nano Banana 2は無料で使えますか？

テストとプロトタイピングの目的で、Google AI Studioを通じた限定的な無料アクセスがありますが、画像生成は主に有料機能です。Gemini APIでのNB2バッチ操作には、最低でもTier 1の課金アカウントが必要です。Geminiアプリを通じた一般消費者向けアクセスは、Google AI Pro（月額$19.99）またはGoogle AI Ultra（月額$49.99）のサブスクリプションに含まれています。最も手頃なAPIアクセスとしては、512px画像1枚あたり$0.022のバッチモードが、低ボリューム利用にほぼ無料枠に近い料金を提供しています。

「preview」モデル上に構築しても大丈夫ですか？

「preview」の指定は、モデルがアップデートと改善を受ける可能性があることを示していますが、Googleにはpreviewモデルを破壊的な変更なく安定版に移行する実績があります。GoogleはすでにNB2をGeminiアプリ全体の主要な画像生成モデルとして使用しており、モデルの安定性に対する高い信頼を示しています。ほとんどのユースケースでは、NB2上に構築することは合理的な判断ですが、本番コードでは特定のモデルバージョンにピン留めし、アップデートがリリースされた際にテストを行うことをお勧めします。

NB2は画像編集もサポートしていますか？それとも生成のみですか？

NB2は、テキストプロンプトからの画像生成と画像編集ワークフローの両方をサポートしています。入力画像を編集指示とともに提供して、既存の画像の特定の側面を変更できます。また、マルチターン会話もサポートしており、連続したプロンプトで画像を反復的に精錬できます。例えば、最初の画像を生成し、背景の変更、要素の追加、色の調整をモデルに依頼するといった使い方です。

自分の画像やプロンプトはどうなりますか？

Gemini APIを通じて生成されたすべての画像には、SynthID透かしが含まれています。これは画像データに埋め込まれた不可視のデジタル透かしで、AI生成であることを識別します。プロンプトと生成画像は、一般消費者向けGeminiアプリと開発者APIのどちらを使用するかによって異なるGoogleのデータ処理ポリシーに従います。Google AI StudioとVertex AIを通じたAPI使用は、データ所在地と保持管理のオプションを含む、より強力なデータプライバシー保証を提供します。

既存ユーザーにとって、NB2はNB Proとどう比較されますか？

NB2は、すべての測定指標においてNB Proよりも厳密に優れています。より低い料金、より多くの解像度オプション、より良いテキスト描画、より強い被写体一貫性、追加機能（検索グラウンディング、シンキングモード）、そしてより高いベンチマークランキングです。GoogleはGeminiアプリ全体でNB ProユーザーをNB2に積極的に移行しています。現在API経由でNB Proを使用している場合、NB2への切り替えにはモデルIDをgemini-3-pro-image-previewからgemini-3.1-flash-image-previewに変更し、解像度固有の設定を更新するだけです。

Nano Banana 2のレート制限は？

NB2のレート制限は課金ティアとアクセス方法によって異なります。Google AI Studioの無料ティアユーザーは、テストとプロトタイピングに適した比較的制限の厳しい制限があります。有料ティアユーザーは、大幅に高いRPM（分あたりリクエスト数）とTPM（分あたりトークン数）の割り当てを受けます。バッチAPIについては、Googleが24時間の完了ウィンドウでリクエストを非同期処理するため、大量生成においてレート制限はあまり問題になりません。大量のバッチを送信し、準備ができたら結果を取得するだけです。リアルタイムの高スループット生成が必要な場合、エンタープライズ顧客はVertex AIを通じてカスタムレート制限を交渉できます。具体的な現行の制限については、Gemini APIドキュメントのレート制限セクション（ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits）をご確認ください。Googleはこれらの数値を定期的に調整しています。

NB2で特定のブランドロゴや著作権キャラクターを含む画像を生成できますか？

NB2には、著作権のあるブランドロゴ、商標登録されたキャラクター、認識可能なIPの正確な複製を制限する安全フィルターが含まれています。これは法的責任を最小限に抑えるためのGoogleの意図的な設計判断です。モデルは通常、正確な複製ではなく、一般的なスタイルを想起させる「インスピレーション」バージョンを生成します。IPを所有する正当なブランドワークの場合、推奨されるアプローチはNB2を初期コンセプト生成に使用し、専用のデザインツールで精錬することです。検索グラウンディング機能は、実世界のシーンや場所の精度に役立ちますが、ブランドコンテンツの著作権安全フィルターをバイパスすることはありません。

最終評価 ── Nano Banana 2は使う価値があるか？

Nano Banana 2は、新モデルが前世代のモデルをすべての重要な面で同時に上回るという稀なリリースの一つです。Nano Banana Proよりも高速で、より高品質な出力を生成し、50%のコスト削減を実現し、検索グラウンディングやシンキングモードといったまったく新しい機能を追加しています。独立した品質ベンチマークで第1位を獲得し、DALL-E、Midjourney、FLUXを上回りながら、主要な競合の中で最も安価なオプションであるという事実は、その価値提案を本質的に明確なものにしています。

開発者や画像生成ツールを評価している企業にとって、NB2は検討リストの最上位に置くべきです。柔軟な解像度階層（512pxから4K）、積極的なバッチ料金（最低$0.022/枚）、複数の言語とプラットフォームにわたる包括的なAPIサポート、そしてGoogleのインフラストラクチャの裏付けにより、小規模なクリエイティブプロジェクトからエンタープライズ規模の画像パイプラインまで、あらゆる用途に対応できる本番環境対応の選択肢となります。

具体的な推奨事項は状況によって異なります。AI画像生成を新しく始める場合、Gemini APIを通じたNB2がデフォルトの推奨です。現在利用可能な中で最も優れたコストパフォーマンスを提供します。現在Nano Banana Proを使用している場合、NB2への切り替えはコストを削減しながら品質を向上させる簡単なアップグレードです。MidjourneyやDALL-Eなどの競合を使用している場合、コスト削減が移行を正当化するかどうかを確認するために、現在のワークフローに対してNB2をテストする価値があります。

Nano Banana 2を今日から始めるためのアクションプランは以下のとおりです。

1. 簡単テスト: Google AI Studio（aistudio.google.com）にアクセスし、いくつかのプロンプトでNB2を試してみましょう。コードもクレジットカードも不要です
2. APIセットアップ: APIキーを取得し、Python SDKをインストール（pip install google-genai）して、本ガイドのクイックスタートコードを実行しましょう
3. コスト最適化: 一般的な用途には1K解像度から始め、サムネイルには512pxを使用し、大量生成にはバッチモードを有効にしましょう
4. スケールアップ: マルチモデルワークフローには、NB2を他のモデルと統一的に利用できるlaozhang.aiのようなAPIアグリゲーターを検討しましょう