NanoとBananaとProで脱・文字つぶれ　中小企業のAIバナー実務ガイド

バナーのクリック率が伸びない、LPの離脱が減らない。その原因が「デザインセンス不足」ではなく、「文字が読めない画像」と「スマホで潰れる構図」だと把握できているWeb担当者は多くありません。高解像度のAI画像をどれだけ量産しても、テキストがつぶれ、キャラクターが毎回ズレていては、広告費も工数も静かに目減りします。

nano banana proは、単にきれいな画像を生成するAIモデルではありません。GeminiとGoogle連携を前提に、テキスト描写・解像度・スタイル一貫性を「スマホバナー前提」で扱えることが本質です。この前提を外したまま導入すると、よくあるのは次の展開です。

• 社内で好評 → 実機プレビューで文字が読めない → ブランドチェックで一斉NG
• 参照画像を増やすほどキャラクターが不安定になり、差し戻しが連鎖
• nano banana proだけに依存し、場面によっては他モデルの方が速い事実を見落とす

この記事では、nano banana proを「なんとなく試すツール」から、中小企業のWeb・SNS運用で確実に利益を積み上げる武器に変えるための実務ロジックを整理します。SoTAモデルという抽象的な話ではなく、次のような具体に落とし込みます。

• どのアスペクト比と解像度なら、スマホで文字がつぶれずに読めるか
• プロンプトと参照画像、Knowledge指定をどう組み合わせれば、キャラクターの顔と服がブレずに量産できるか
• Midjourney、DALL·E、Stable系とnano banana proを、どのシーンでどう使い分けると工数とリスクが最小化されるか
• 「誰が最終NGを出すのか」「素材の出どころをどう記録するか」を、Google連携前提でどうルール化するか

まず全体像として、この記事を読み進めることで得られる実利を整理します。

nano banana proは、使い方を間違えると「高精細なのに成果が出ない画像」を量産する装置になります。逆に、この記事のロジックに沿って設計すれば、同じ広告費・同じ媒体のまま、スマホで読める・ブランドに沿ったクリエイティブを安定供給できるようになります。

ここから先は、Web制作や広告の現場で実際に起きている失敗パターンを分解しながら、あなたの環境にそのまま持ち込めるレベルまでnano banana proの活用法を落とし込んでいきます。

この記事を書いた理由 – 宇井和朗

2023年頃から、地方の工務店や飲食店を中心に、AI画像でバナーを量産し始めた中小企業を毎月100社以上見てきました。共通していたのは、PC上では「きれい」に見えるのに、スマホ実機で見ると肝心の文字が読めないことでした。ある美容クリニックでは、4カ月でテストしたバナー32パターンのうち、文字つぶれが原因でクリック率が想定の半分以下になったケースもあります。

私自身、自社の広告運用でMidjourney主体のバナーからnano banana pro中心に切り替えた際、アスペクト比と文字サイズの設計をやり直しただけで、同じ予算で予約数が1.4倍になりました。一方で、参照画像を増やし過ぎてブランドキャラクターの顔が毎回微妙にズレ、クライアントの社長決裁が全停止になった苦い経験もあります。

AI画像は「きれいかどうか」ではなく、「スマホで読めるか」「キャラがブレずに量産できるか」で利益が決まります。この数年で蓄積した失敗データと改善手順を、現場でそのまま使える形に整理しておきたい。そんな思いから、nano banana proを中小企業の武器にするための実務ガイドとしてこの記事を書きました。

nano banana proとは何者か？従来AI画像との“決定的な違い”を3分で掴む

「とりあえずAIでバナー作ったけど、文字が溶けて読めない」「スマホで見ると情報の塊にしか見えない」。この地獄から抜け出すために設計されたのがnano banana proです。
私の視点で言いますと、これは「きれいな画像を作るAI」ではなく、「スマホ時代のWeb担当が成果を出すための画像インフラ」です。

Nano / Banana / Pro それぞれの「名前」が示す進化ポイント

名前だけ見るとふざけて聞こえますが、中身はかなりストイックです。

• Nano: 軽量でレスポンスが速い、プロンプト試行回数を稼げる設計

• Banana: キャラクターや日常写真に強い、親しみやすいグラフィック志向

• Pro: 解像度とテキスト描写、参照画像コントロールを実務レベルに引き上げたバージョン

ざっくり言えば「試行回数を落とさずに、文字・解像度・一貫性をプロ水準に寄せたモデル」です。

Gemini×Googleの推論能力で何が変わる？テキスト描写・解像度・スタイル一貫性

nano banana proの肝は、Geminiによるテキスト理解と画像生成モデルの連携にあります。

• プロンプト内の日本語テキスト情報を細かく解釈し、「キャッチコピー」「補足説明」「ボタン文言」を役割ごとに配置しやすい

• Google系の検索・知識グラフと相性が良く、業種ごとの“らしさ”を外しにくい

• 同じブランド名やキャラクター名を指定すると、スタイルや色使いが一貫しやすい

結果として、「綺麗だけど、うちのブランドに見えない」「文字だけ別レイヤーで作り直し」が減り、1バナーあたりの編集時間を圧縮しやすくなります。

「SoTA（最先端）モデル」と聞いてもピンとこないあなたへ：日常レベルの具体イメージ

SoTAモデルを日常でたとえると、こんな感じです。

• 従来モデル: 写真はきれいだけど、フリーハンドで書いたポスター

• nano banana pro: デザイナーがInDesignで組んだポスターを、AIが一瞬で量産してくれるイメージ

具体的に起きる違いは次のようなものです。

• スマホのTwitterやInstagramで、キャッチコピーが一発で読める

• 同じキャラクターを使ったキャンペーン画像を、週替りで量産しても顔がブレにくい

• 4K級のレンダリングをしても、アスペクト比を崩さずバナー用に落とし込める

「画像がきれいか」から「スマホで読めて、ブランドとして一貫しているか」へ。
nano banana proは、Web担当の思考をこのモードに切り替えるための、実務特化型モデルだと捉えると腹落ちしやすくなります。

「文字が読めないバナー」からの卒業：テキスト描写力アップのリアルな効果

バナーがどれだけ「映えて」いても、肝心のテキストが読めなければ、その画像はほぼゼロ円の資産です。nano banana proは高解像度モデルですが、真価が出るのは「写真の美しさ」より先に文字の輪郭と情報設計を握ったときです。

Text / テキスト描写が弱いと、どんな現実の損失が出るのか

テキスト描写が甘いバナーで、現場で起きがちな損失はかなり生々しいです。業界人の目線で整理すると、問題は「読みにくさ」ではなく数字の取りこぼしです。

• スマホ表示でキャッチコピーが潰れ、クリック率が想定の3〜5割に落ちる

• 誤読される価格・日付により、問い合わせの質が下がる

• ブランドロゴのにじみで、広告審査や社内ブランドチェックが差し戻しだらけになる

特にSNS広告では、ユーザーは0.5秒以内に「読む/読まない」を決めると言われます。テキストが判読できないAI画像は、その時点でスクロールの海に沈みます。

Nano Banana Proで変わる“文字の輪郭”とアスペクト・サイズ設計

nano banana proは、Geminiベースの推論と高解像度レンダリングで、文字のエッジ（輪郭）が従来モデルより明確です。ただし、「解像度を上げれば勝手に読みやすくなる」わけではありません。重要なのは、アスペクト比と文字サイズの設計をセットで考えることです。

テキスト重視バナーで、プロが最初に決めているポイントを整理するとこうなります。

• 先に「スマホでの最終表示サイズ」を想定して文字ポイント数を逆算

• アスペクト比は1.91:1（X広告）、1:1（Instagram）、9:16（ストーリーズ）ごとにテンプレを用意

• nano banana proには「背景」と「テキストエリア」を分けたプロンプトを投げ、後から編集ソフトで日本語テキストを差し込む

印象で作るのではなく、数字で潰れないサイズを決めてから、画像を生成させるのがポイントです。

この「輪郭とレイアウト」の違いをざっくり比較すると、イメージは次のようになります。

私の視点で言いますと、現場で成果が出ている案件ほど、「プロンプトの半分はレイアウト要件」が占めています。

漫画風キャラクター＋セリフ画像で起きがちな崩れ方と、プロがやっている配置コントロール術

漫画風キャラクター＋吹き出しは、nano banana proと相性の良いシーンですが、やり方を誤ると崩壊しやすい代表例でもあります。よくある失敗パターンは3つです。

• 吹き出しの位置が毎回バラバラになり、シリーズ感が消える

• セリフを変えるたびにキャラクターの顔つき・服が微妙に変化する

• 情報量が増え、高解像度なのにスマホで「ゴチャゴチャ」に見える

プロがやっているのは、「全部AIにやらせない」割り切りです。具体的には:

• キャラクター本体と吹き出しテンプレートを別々に生成

• キャラ生成時のプロンプトに「正面バストアップ・余白30％・右側にテキストスペース」と明記

• セリフはデザインツール側で差し替えできるよう、吹き出しはシンプルな図形としてレイヤー分離

このワークフローにすると、nano banana proの解像度とキャラクター一貫性を活かしつつ、「文字は常に人間側で完全コントロール」できます。結果として、シリーズ物のSNS漫画やストーリーズ広告でも、読むストレスゼロのAI画像が量産しやすくなります。

高解像度は正義じゃない？2K〜4K Renderingを「スマホ時代」にどう使い分けるか

「4KまでいけるAI画像モデルが来た！…のに、スマホCVが落ちた。」
現場で起きているのは、まさにこのギャップです。nano banana proの高解像度レンダリングを“火力”としてではなく、“用途別のダイヤル”として扱えるかどうかで、成果はあっさりひっくり返ります。

私の視点で言いますと、Web制作や広告の現場では、解像度より先に「情報密度」と「テキスト可読性」を外すケースがほぼ全てのトラブルの起点になっています。

解像度を上げたのにCVが落ちる…よくある“情報密度オーバー”の罠

2K/4Kで生成したAIグラフィックを、そのままスマホ向けバナーに縮小すると、次の「事故」が頻発します。

• 文字が潰れて読めない（アウトラインは綺麗なのに解像度負け）

• 写真情報が多すぎて、訴求コピーが背景に埋もれる

• バナー全体が「綺麗なだけの小さい箱」に見えて、タップされない

高解像度化は、1ピクセルあたりの情報量を増やす行為です。
しかしスマホの表示領域は増えません。つまり「財布の大きさは変わらないのに、小銭を詰め込みすぎて何がいくらか分からない」状態を自ら作り出していることになります。

現場では、まず「どこから先が不要情報か」を言語化しておくとミスが激減します。

• LP用メインビジュアル → 質感・ディテールを優先、文字は最小限

• 広告バナー（特にSNS） → 文字の可読性最優先、背景は“ほのめかす”程度

• サムネイル → 顔・ロゴ・一言コピーの3点に情報を絞る

nano banana proはGeminiの推論力と合わせて、プロンプトで「情報密度」を指定できるのが強みです。
「background simple」「flat lighting」「空白多め」といった指定を組み合わせ、解像度を上げても“情報量は絞る”という逆転の発想を持っておくと、CV落ちを避けやすくなります。

バナー・LP・スマートフォン表示での「現実的な最大解像度」の考え方

解像度は「大は小を兼ねる」ではなく、「目的ごとに最適値が違う」と捉え直すと判断しやすくなります。

ここでのポイントは、「出力解像度」と「最終表示サイズ」を必ずセットで考えることです。
スマホ表示幅が実質400〜500px台の場合、4Kレンダリング画像は10分の1以下に縮小されます。
その際、文字は確実に潰れます。
テキストはAI側の描画に頼らず、次のワークフローが安定します。

• nano banana proでは「背景＋文字のベースレイアウト」だけ生成

• 実際のテキストはCanvaやFigma、Photoshopで後乗せ

• フォント・サイズ・行間は「スマホ実機プレビュー」で確定

料理写真・旅行写真・日常スナップでの高解像度AI合成 Tips

nano banana proは、料理写真や旅行写真の質感再現とノイズ除去に強みがありますが、ここでも「やりすぎ」が敵になります。高解像度時に意識したいポイントを整理します。

• 料理写真の場合

  • 4K生成は「湯気・照り・皿の質感」には有利
  • ただしスマホ表示では、具材情報が多すぎて「何の料理か分からない」状態になりがち
  • プロンプトに「single dish, simple background, top view or 45 degree」を入れて構図を固定

• 旅行写真の場合

  • 2K〜4Kで街並みを描写しすぎると、SNSでは「情報の迷路」に見える
  • メイン被写体（人物・ランドマーク）を1つだけ指定し、「background slightly blurred」で視線誘導

• 日常スナップの場合

  • 会議風景やオフィス写真をAI合成する際、人物数を絞らないと誰にも共感されない“雑多な会議”になる
  • 「two people main, others in soft focus」「empty space for text」と指定し、あとからテキストを載せやすくしておく

nano banana proは高解像度レンダリングそのものより、「解像度×情報量×テキスト可読性」のバランスを細かくチューニングできるモデルとして捉えた方が、Web・SNS担当の武器になります。
解像度のスライダーを右に振り切る前に、「どこまで削るか」を先に決める。そこさえ押さえれば、“高精細すぎて逆効果”という落とし穴から静かに抜け出せます。

ここが一番つまずく：参照画像・キャラクターの一貫コントロールと失敗パターン

「毎回“ほぼ同じ”だけど微妙に違うキャラ」が量産されて、SNS担当の心が折れるポイントがここです。nano banana proはGeminiベースの推論力で安定度は高いモデルですが、参照画像の使い方を外すと、一気に“カオス生成マシン”に変わります。

マルチ参照画像・マルチスタイルの“便利さ”が一気に裏目に出る場面

マルチ参照が刺さるのは「一人のキャラクターを、用途別に着せ替えする」時です。ところが、現場では次のような誤用が多発します。

• 1枚目: 正面バストアップ

• 2枚目: 全身ポーズ

• 3枚目: 過去キャンペーンの別テイストバナー

この3枚をそのまま参照させると、モデルは「どれを優先すればいいのか」を迷い、顔だけ1枚目・服は3枚目・ポーズは2枚目という“よく見ると全部違うキャラ”を返しがちです。

実務では、役割を分けた参照設計が必須です。

• キャラ固定用: 正面・無地背景・表情少なめ

• 服装パターン用: 同一ポーズで服だけ違う画像

• スタイル用: 配色やタッチだけを見せる参考グラフィック

この3レイヤーを混ぜずに、「どの参照を主・従にするか」プロンプト内で明示することが、nano banana pro活用の分かれ目です。

キャラクターの顔や服が毎回ズレる理由と、「配置・言葉・Knowledge指定」での安定化

キャラが安定しない原因は、モデル側より人間側の指示のブレにあります。特にnano banana proはテキスト理解が強いので、プロンプトの一語で解釈が変わります。

私の視点で言いますと、次の3点を揃えるだけで“別人化率”は体感で半減します。

• 配置指定

  「左側にキャラクター、右側にテキストボックス」のように、レイアウトを先に固定する。これを毎回同じ表現で書く。

• 言葉の固定

  「ショートボブ」「爽やかな笑顔」「ネイビーのスーツ」のようなキー属性を決め、プロンプトテンプレートとして使い回す。

• Knowledge指定

  ブランドキャラなら、Geminiのテキスト側で「このキャラクター設定」をKnowledgeとして保存し、その説明文を毎回参照する形で生成する。

ポイントは、“画像参照だけに頼らず、テキスト側でも同じ人格を説明し続ける”ことです。

下記のようなチェック表を1枚作り、案件ごとに埋めておくとブレが激減します。

実際にあった業界ケース：最初は順調だったブランドキャラ制作が炎上寸前までいった話

Web制作・広告の現場でよく共有されるケースを要約すると、流れはこうです。

1. nano banana proでブランドキャラを作成
   → 初回案は高評価。「これでシリーズ化しよう」と決定。

2. キャンペーン別に担当者がバラバラに生成
   → それぞれが参照画像を“ちょい足し・ちょい変更”しながら運用。

3. 数週間後、SNS一覧で「同一キャラのはずが、投稿ごとに別人」に見える状態に
   → 顧客から「公式キャラはどれ？」と問い合わせ。社内で炎上寸前。

原因は単純で、参照画像・プロンプト・チェック担当が全部バラバラだったことです。高解像度モデルであるがゆえに、目の角度や服のシワの違いがスマホ画面でも目立ち、ブランド一貫性の欠如として露呈しました。

このタイプのトラブルを防ぐには、技術論より先に「誰が最終NGを出すか」を決めることが重要です。nano banana proのような強力な画像生成AIは、ルールなしで使うと“仕事が早い”のではなく“事故が早い”ツールになります。

参照画像・Knowledge・プロンプトテンプレートを1カ所に集約し、「このキャラに触っていいのは誰か」「変更するときは誰に共有するか」を決めたチームだけが、高解像度の恩恵を成果として取り切れています。

LINE/メール再現：「こんな生成画像、SNSに出して大丈夫？」現場のリアルQ&A

「デザイン担当じゃないのに、毎日“画像ジャッジ”させられてる」。そんなSNS担当の胃痛タイムを、nano banana proでどう減らすかを、現場寄りのLINE/メール風に分解していきます。

SNS担当×上長のやり取りに見る、AI画像の“見落としがちなリスク”

まずは、よくある社内チャットの再現から。

【SNS担当 → 上長】
「nano banana proでバナー作りました！今日の投稿、これで出していいですか？」

【上長 → SNS担当】
「パッと見いいけど、
・文字小さくない？
・ブランドカラー微妙に違う気がする
・右下の料理写真、別の店に見えない？」

この3点は、AI画像で“事故りやすい三種の神器”です。

• テキスト可読性

• ブランド一貫性

• 誤認を招く写真表現

現場でのチェック観点を、nano banana pro前提で整理するとこうなります。

私の視点で言いますと、炎上ケースのほとんどは「AIの性能不足」ではなく「チェック観点の言語化不足」が原因です。技術の話に行く前に、まず“どこを見てOKを出すか”を書き出しておくと、差し戻しが一気に減ります。

「セリフを変えたいだけなのに毎回キャラが崩れる」相談に対するプロの返し方

次は、漫画風キャラクターの相談パターン。

【SNS担当 → 制作サポート】
「昨日のキャラ、セリフだけ変えたいのに、今日生成したら顔も服も全部変わりました…」

ここでやりがちなのが「プロンプトだけで何とかしよう」とすること。nano banana proは参照画像コントロールが強いので、発想を切り替えます。

• ベースキャラ画像は“固定素材”として保存

• nano banana proには「背景と吹き出しだけを再生成」させる

• セリフは別レイヤーで後乗せする前提で設計

プロの返し方としては、「キャラを作るプロンプト」と「セリフ付き画像を作るプロンプト」を分ける提案をします。
キャラ用は一度だけじっくり作り込み、以降は同じ参照画像＋「吹き出しを左上に」「白背景で余白多め」などレイアウト指示を中心に投げると、崩れが激減します。

1通のメールで変わったワークフロー：チェックフローを1行で明文化するコツ

最後は、メール1通で現場が楽になるパターンです。

【上長 → チーム全員宛メール】
「AI画像のチェックは、
『①文字が読めるか ②ブランドに見えるか ③誤解を招かないか』
この3つを満たしていないものは“即NG”でお願いします。」

この“1行ルール”があるだけで、SNS担当は迷わなくなります。ルール化する際のコツは次の3つです。

• 3つ以内に絞る（4つ以上になると誰も覚えない）

• スマホで一目で読める短さにする

• nano banana proの強みを前提に「それでも人が見るポイント」を決める

チェックフロー例（そのままテンプレ化可能）

1. スマホで開いて「3秒で何の投稿か分かるか」
2. 公式サイトの色・トーンと並べて違和感がないか
3. 実物と違う表現がある場合「イメージ」「AI生成」を明記しているか

nano banana proは高解像度とテキスト描写が強い分、「人間側がどこで止めるか」を決めないと、クオリティは高いのにブランドには出せない“お蔵入り画像”ばかり増えます。
LINEやメール1通でいいので、今日から「NGを出す基準」を一文で宣言してしまう方が、どんな高価なツール導入より現場を救います。

nano banana pro vs 他AIモデル：用途別「比較早見表」と選択のThinking Mode

「どのモデルを使うかで、同じプロンプトでも“売れる画像”にも“自己満グラフィック”にも化ける」──ここを外すと、どれだけnano banana proが進化しても宝の持ち腐れになります。

Midjourney / DALL·E / Stable系と比べたときの“使い分け”現実解

私の視点で言いますと、中小企業のWeb・SNS担当が見るべきポイントは「好み」ではなく案件のゴールとチェック工数です。

日々のバナーやSNS画像の「文字が読めるか」「ブランドカラーがズレていないか」「スマホで潰れないか」を優先するなら、第一候補はnano banana proです。一方で、採用サイトのヒーロー画像のように「多少文字が読みにくくても、とにかく世界観で殴りたい」案件ではMidjourney系に軍配が上がることも少なくありません。

Nano Banana（従来版）からの乗り換えで、逆に効率が落ちるケースとは

nano bananaからproに切り替えて、最初に現場で起こりがちなのが「細部が見えすぎてスマホでゴチャつく」問題です。

• 従来版で作っていたバナーを、そのままproで高解像度生成

• 線も写真もきれいになったが、情報量が増えすぎて縮小時に要素が潰れる

• 社内レビューで「なんか小さくない？」と差し戻される

このパターンにハマると、「モデルは進化したのに、作業はやり直し地獄」という逆転現象が起きます。避けるには、pro導入と同時にアスペクト比と文字サイズの“最低ピクセルルール”を決めることが重要です。

• スマホ想定バナー：メインコピーは最小でも横幅の約30％を占有

• サブコピーは「読ませる」か「飾りにする」か役割を先に決める

• 参照画像を使う時は「顔の占有率」を決めてからプロンプトを書く

Nano Banana従来版の感覚で「なんとなく同じ構図」で作ると、proの情報量アップがそのままノイズになります。モデル切り替え時はプロンプトより先にレイアウト設計を見直す方が、最終的な工数削減につながります。

「あらゆる場面でnano banana pro一択」は危険？モデル選択のDialを増やす発想

nano banana proは、Web・SNS実務の“メイン機”としてかなり優秀です。ただ、どんな案件もproで押し切ろうとすると、次のような歪みが出ます。

• 世界観づくりが弱く、「きれいだけど無難」なクリエイティブになりがち

• ラフスケッチレベルのアイデア出しにも高解像度を使い、生成待ち時間が無駄に増える

• 社内で「AI画像＝nano banana proだけ」と思い込みが固定化し、他モデルの得意領域を捨てる

現場でおすすめしているのは、用途ごとにDial（ダイヤル）を増やす発想です。

• 「テキスト重視／スマホ重視」Dial → nano banana proを優先

• 「世界観重視／アート寄せ」Dial → Midjourney系を混ぜる

• 「アイデア重視／スピード重視」Dial → DALL·E系や簡易モデルでラフ生成

• 「自社専用スタイル重視」Dial → Stable系で長期チューニング

このDialをチームで共有しておくと、プロンプトを書く前に「今回のゴールはどのDialか？」を確認する癖がつきます。結果として、“なんとなく最新モデルを使う”から“目的に合わせてモデルを選ぶ”Thinking Modeに切り替わり、AI画像が「運ゲー」ではなく「再現性のある制作プロセス」に変わっていきます。

明日からのデザイン業務を変える：実用的な活用例とプランニングの手順

「とりあえずプロンプト打つ」から抜け出して、“打つ前に8割決めておく”だけで、nano banana proは別物レベルで仕事を減らします。ここでは、中小企業のWeb・SNS担当が、明日からそのまま流用できる形に落とし込みます。

バナー制作・デザイン業務で工数を削るための「事前プランニングシート」

私の視点で言いますと、AI画像で炎上しかける案件は、モデルの性能より事前設計ゼロが原因のケースがほとんどです。まずは、生成前にこの5項目だけは紙に落としておきます。

事前プランニングのチェック項目（バナー用）

• 目的：クリック増加 / 認知 / 回遊のどれかを1つに絞る

• 主要テキスト：最大20文字（スマホで“瞬間読了”できる長さ）

• アスペクト比：1:1 / 16:9 / 4:5 のどれにするか固定

• 解像度：出力は2K以上、納品はリサイズ前提で想定ピクセルを決める

• ブランド条件：ロゴ位置・NG色・フォントトーンを一文で定義

この5つを、そのままnano banana proのプロンプトに埋め込むと安定します。

このシートをテンプレ化しておくと、上長レビューも「感覚」から「項目チェック」に変わり、差し戻しが激減します。

日常の社内資料・図式・Researchメモを一瞬で“伝わる画像”に変換するワーク

Web担当の時間を一番奪っているのは、実は「社内向けスライドの図解」や「調査メモ用の図」です。ここにnano banana proを当てると、派手さではなく説明コストの削減が効いてきます。

おすすめワークフロー

1. 手書きでラフ（箱と矢印レベル）をスマホで撮影
2. その画像を参照画像としてアップロード
3. プロンプトで「この配置を保ったまま、シンプルなインフォグラフィックに」と指定
4. テキストは「日本語テキストはプレースホルダーでOK」として後で編集ツールで差し替え

こうすると、nano banana proの解像度とスタイル一貫性は活かしつつ、肝心のテキストは自社フォントで後入れにできます。文字崩れリスクをゼロにしながら、「パッと見で伝わる図」だけAIに任せるイメージです。

アプリUI・旅行プラン資料・漫画風説明…小さな活用例から始めるのが結果的に近道な理由

いきなりブランドメインビジュアルから攻めると、参照画像コントロールやキャラクター一貫性のミスが表に出やすくなります。失敗しても被害が小さい領域から始めた方が、社内合意も得やすく、学習も早いです。

小さく始めるおすすめシーン

• アプリUI案

  • ワイヤーフレームを撮影し、「モバイルアプリUIのモックアップ風に」と生成
  • 実装前の雰囲気共有に使い、正式デザインは後からFigmaで作成

• 旅行プラン資料

  • 行き先の雰囲気写真を高解像度で合成し、「3泊4日のモデルコース」の表紙画像に
  • 実写とAI合成を混ぜる場合は、「AI合成」と明示して誤認リスクを回避

• 漫画風説明

  • キャラクターは1体に限定し、「同じキャラが登場する4コマのコマ割り案」を生成
  • セリフは後入れにして、nano banana proには「構図」と「表情」だけを担当させる

このレベルなら、ミスが出てもCVには直結せず、「どこまでAIに任せ、どこから人が握るか」のラインを安全に探れます。結果的に、ブランド案件にnano banana proを投入する頃には、社内のThinking Modeが「AI前提の設計」に切り替わっているはずです。

導入前に必ず決めておくべき「ルール5つ」：AI画像があなたの“味方”であり続けるために

「ツールは最高、でも社内は大混乱」——nano banana proが失敗する現場は、技術ではなくルール設計でつまずいています。導入前に、最低限この5つだけは固定しておくと事故率が一気に下がります。

1. 最終NGを出す人と基準
2. ブランド/法務観点のチェック順序
3. テキスト・写真・参照画像の出どころ管理
4. Google/Gemini連携時のデータ扱い
5. 生成〜公開までのワークフローの「1本線」

私の視点で言いますと、この5つが曖昧なままAI画像を回し始めたチームは、ほぼ例外なく「全部差し戻し」フェーズを経験しています。

誰が最終NGを出すのか？責任と権限の配置を先に決める

AI画像で一番こじれるのは「誰のOKで出していいのか」が曖昧なケースです。特に、キャラクターやブランドカラーを扱うときは、責任と権限を分けて定義しておくとブレーキが利きます。

ポイントは、「最終NG」は1ポジションに集約することです。
ありがちな失敗は、社長・マーケ責任者・現場リーダーがそれぞれ違う観点でNGを出し、SNS担当が永久に修正ループに入るパターンです。

最低限、この2つだけは文書化しておきましょう。

• どの種類の画像は誰のOKで出すか（例：キャンペーンLPはマーケ責任者、通常投稿はSNSリーダー）

• どの観点でNGを出すか（ブランド違反/法務リスク/単なる好みは分けておく）

テキスト・写真・参照画像の「出どころ」をどう記録・共有するか

nano banana proは、テキスト・写真・複数の参照画像を組み合わせて高精度に生成できるぶん、「この要素はどこから来たのか」が追えないと一気にリスクが跳ね上がります。

最小限でいいので、次の情報だけは1枚のシートかスプレッドで統一管理すると安全です。

• 使用したプロンプト全文

• 参照画像のファイル名と保管先URL

• 参照画像のライセンス種別（自社素材/フリー素材/撮影依頼など）

• 生成日時と生成した担当者

• 採用バージョンの最終OK担当者

これをしておくと、ありがちなトラブルに強くなります。

• 「このキャラクター、元画像どこ？」に即答できる

• 後からセリフだけ変えたい時に、前回のプロンプトを再利用できる

• 法務から「出どころを見せて」と言われた時に、数秒で提示できる

日常的には、ファイル名のルールを1つだけ決めるのが効果的です。

• 例: 202501_節分キャンペーン_bn01_nbpro_refA_v3_ok.png

ここに「nano banana pro使用」「参照A利用」「第3案」「OK済み」まで含めておけば、後から見た人でも履歴が追いやすくなります。

Google / Gemini連携を前提にした社内ガイドラインの“最低ライン”チェックリスト

nano banana proをGoogleアカウントやGeminiと併用する場合、クラウド側に何が残るかを意識したルールがないと、あとから「そんなつもりじゃなかった」が発生します。

導入時にチェックしておきたい最低ラインを、シンプルなチェックリストにまとめます。

• 社内で「業務利用OKなGoogleアカウント」と「個人アカウント」を明確に分けているか

• 機密性の高い写真（未公開商品の写真、顧客の顔など）をプロンプトに含めないルールがあるか

• プロンプト内に個人名・具体的な社名を直接書かない運用で統一しているか

• 生成画像のメタデータに残る情報（サイズ、作成日時、拡張子）を公開前に確認するフローがあるか

• モデル更新や仕様変更（Google側のアップデート）が入った時、誰がキャッチしてガイドラインを更新するか決めているか

このチェックリストを「AI画像利用ガイドライン」の末尾にそのまま貼っておくだけでも、現場の迷いはかなり減ります。

nano banana proの強みは、Geminiレベルの推論と高解像度レンダリングを日常業務に引き込める点にあります。その威力を安全に引き出すかどうかは、プロンプトの魔術ではなく、ルール設計の地味なひと手間でほぼ決まります。

執筆者紹介

Web制作・LP制作・アプリ制作・SEO対策の4領域を一括支援する、東京都千代田区飯田橋拠点の制作・マーケティングチームです。中小企業・個人事業主から「デザイン業務の効率化」「成果につながるバナー・LP作り」「AIツール導入範囲」について日常的に相談を受けており、その過程で参照する公開事例・技術仕様・業界で共有されている失敗談・ガイドラインを基に、本記事の内容を“現場で使える粒度”に整理しています。