nanoとbananaで画像DX　Web担当のAI実務ガイド完全攻略

バナーもブログ用の写真も、毎週なんとかひねり出しているのに、成果は横ばい。しかもAI画像を試しても、解像度・アスペクト比・テキストの潰れ方でやり直しになる。これらはセンスの問題ではなく、「ワークフロー設計」と「nano bananaの使いどころ」を間違えているだけです。

nano bananaは、GeminiのImageモデルの一種として「おもしろいおもちゃ」と紹介されがちですが、Web担当・制作会社・社内エンジニアがきちんと役割分担すれば、画像ネタ切れ・工数オーバー・権利リスクを同時に圧縮できる実務ツールになります。
逆に、他のgenaiやMidjourneyと同列に「精度が高いかどうか」だけで比較している限り、画像DXは一歩も進みません。

本記事では、nano banana / Pro / Flashの違いを、画質やスピードではなく広告・WebのKPIで仕分けし、以下を具体的に落とし込みます。

• 画像生成を「本番」ではなくA/Bテスト案・ラフ案の量産」に振り切る設計
• フリー写真とスタンプ編集から脱却する、参照画像＋プロンプトによる構図テンプレート化
• アスペクト比・解像度・ImageConfigを先に固めてからプロンプトを書く順番
• Python / JavaScript / REST APIと、Excel・スプレッドシートによる役割分担で「テキスト→image」バッチ生成
• 誤認表現・著作権・SynthIDを踏まえた、Google系モデルならではの社内ルール

ここを押さえると、「すごいけど使えないimage」ではなく、そのまま提案書・LP・SNSに乗るクリエイティブだけが手元に残ります。
以下のように、この1本で得られる実利を整理しておきます。

nano bananaそのものの紹介ではなく、「画像地獄」から抜け出すための運用と設計の一式をまとめて手に入れる内容です。続きを読み進めれば、自社のWeb・広告現場にどこからどう組み込むかを、すぐに決められるはずです。

この記事を書いた理由 – 宇井和朗

ここ数年、延べ八万社規模でWeb集客を支援してきましたが、2024年頃から相談内容が一気に「テキストSEO」から「画像DX」に振れました。バナーとブログ用写真を毎週ギリギリで捻り出し、Midjourneyや他社ツールも試したのに、解像度とアスペクト比、権利確認で結局やり直しになる。2025年だけで、同じ悩みを抱えた企業が三百社を超えました。

私自身、自社のLPを年間二百本単位でテストする中で、フリー写真とスタンプ編集の限界を痛感し、Gemini系モデルをAPIで組み込み、スプレッドシートとPythonで「テキストから画像ラフを量産する仕組み」を現場に入れてきました。そのなかで、nano bananaを単なるおもちゃ扱いしたプロジェクトは失敗し、KPIとワークフロー単位で役割を決めた現場だけが、工数とリスクを同時に下げて成果を出せています。

この記事は、私が自社とクライアントの両方で試行錯誤したプロンプト設計、参照画像の扱い、SynthIDを前提にした社内ルール作りまで、一連のノウハウを体系化したものです。道具の比較紹介ではなく、明日から現場で回せる「画像地獄から抜ける運用設計」を、数字と失敗事例込みで共有したいと考え、執筆しました。

nano bananaとは何者か？Gemini Image生成モデルの「特長」とマーケ現場での立ち位置

バナーのネタが尽きて、毎回「フリー画像+テキスト」で自分の首を絞めていないでしょうか。
nano bananaは、GoogleのGemini系Imageモデルをベースにした、“広告とWeb運用のための小回り特化型イメージジェネレーター”という位置づけで捉えると腹落ちします。

技術的にはImage生成AI（genai）ですが、マーケ現場の視点では次の3点が本質です。

• 秒で出る：レスポンスが速く、バナー案やサムネの「たたき台」を量産しやすい

• サイズとアスペクト比をコントロールしやすい：aspectRatio指定や解像度（resolution）の管理で、あとから「トンでる」「切れてる」が起きにくい

• “ラフ画像マシン”運用に向く：本番のKey Visualというより、A/Bテスト案や構図の下描き（sketch）生成に向いたモデル設計

Web担当や制作会社ディレクターのKPIで言えば、「1本あたりにかかる画像作成時間」「バナー案の数」「没案率」をまとめて削っていくポジションです。

nano banana / Pro / Flashの違いを、現場のKPIでざっくり仕分ける

同じGeminiファミリーのImageモデルでも、どのKPIを優先するかで使い分けが変わります。現場で整理すると下のような感覚になります。

• ペルソナ1（1人Web担当）

  → nano bananaで日々のバナー案とブログ用画像を一気に量産、Proは年数回の大型施策だけ

• ペルソナ2（小規模制作会社ディレクター）

  → ラフやWIPはnano banana、クライアント提案用の決定案はProで微調整

• ペルソナ3（社内エンジニア）

  → REST APIやJavaScript、Pythonからバッチ生成する土台としてnano bananaを採用し、マーケ側はExcel/スプレッドシートでpromptと構図指示だけ入力

この仕分けを最初に決めておくと、「精度が悪い」「Proで全部やればよかった」というブレをかなり防げます。

「立体フィギュア感」「合成の自然さ」など、クリエイティブの具体的な強み

nano bananaのImage出力をクリエイティブ目線で見ると、“実写とフィギュアの中間”のような質感を得意とします。これは広告バナーにとても相性が良いポイントです。

• 立体フィギュア感

  • 商品やキャラクターを少し誇張した立体で見せられる
  • ECのサムネやアイコン、LINEスタンプ的なビジュアルと相性が良い

• 合成の自然さ

  • 背景（background）と被写体（subject）がなじみやすく、「明らかな合成感」でNGになるケースを避けやすい
  • ただし、印刷物レベルで見ると細部の違和感が残る場合があるため、大型ポスターにそのまま流用は危険という前提を置くべきです

• テキストとの相性

  • 余白の取り方、ロゴ（logo）を置くスペースを意識した構図が作りやすい
  • 「左側に人物、右側にテキストボックス」というような広告あるある構図をpromptで細かく制御しやすい

ここで肝になるのが、最初から“本番画像”を狙わないことです。
バナーのテストパターンを10案作り、勝ち筋の構図と色味だけ確定させてから、Proモデルやデザイナーの手作業で仕上げる流れにすると、デザイナーとの衝突も減り、ブランドチェックも通りやすくなります。

他の生成モデルとの関係：Imagen・Geminiとの違いを広告目線で整理

同じGoogleの系譜であるImagen、Gemini Imageモデルとの関係も、広告運用のKPIで見ると整理しやすくなります。

私の視点で言いますと、Webディレクターが「Geminiでテキスト→nano bananaで画像→最終だけProやPhotoshop編集」という3層構造を持てると、一気に“画像地獄”から抜け出しやすくなります。

• 企画段階

  → Gemini TextでコピーやCTA文案、構図指示のラフ文を作成

• 制作段階

  → nano bananaでimageを量産し、解像度・アスペクト比を広告媒体の仕様に合わせてプレビュー

• 仕上げ段階

  → 必要に応じてPro系Imageや人手でレタッチし、印刷やLPヒーローに耐えるqualityへ

このように、nano banana単体ではなく「Geminiスタックの中の“量産エンジン”」として位置づけると、マーケ・制作・エンジニアがそれぞれ異なるKPIを保ちながら、同じワークフローで動けるようになります。

なぜ今、日本のWeb・広告現場でnano bananaが話題なのか【DXと人材不足の“救世”シナリオ】

「バナー1枚作るのに半日消えるのに、明日までに20パターンほしいと言われる。」
この“画像地獄”に、手のひらサイズの核融合炉みたいに割り込んでくるのがnano bananaです。

スタッフもIT人材も足りない…制作現場の「ごはんを作るように画像を量産したい」本音

Web担当も制作会社も、本音はシンプルです。

• 人は増えないのに、出すべき画像は増え続ける

• フリー写真＋スタンプ編集では、ブランド感もCTRも頭打ち

• Midjourney級の画質は欲しいが、毎回Discordや専任デザイナー前提の運用は無理

ここで「プロンプト＋参照画像だけで、サムネとバナーを“おかずの作り置き”みたいに量産したい」という欲望が生まれます。
nano bananaはGemini系のImageモデルとして、ブラウザでもAPIでも軽く動き、小さい単位の生成（小さめバナー・SNS画像・ラフ案）に特化させやすいのが現場と噛み合うポイントです。

採用・採算・スピード：人を増やさずnano bananaでボトムアップDXを実現する考え方

採用より先に、まず1枚あたりの「人間が触る時間」を削るのがDXの現実解です。
私の視点で言いますと、うまく回しているチームほど、次のように役割を割っています。

ポイントは、「本番デザインを置き換える」のではなく「案出しとA/Bテスト用の量産機」にすること。
これで、

• 採用コスト: 専任の画像担当を増やさなくて済む

• 採算: 画像1パターンあたりの人件費が目に見えて下がる

• スピード: SNS投稿やLPの差し替えが「思いついたその日」にできる

というボトムアップDXが成立します。

「遊び心」と「ビジネス」を両立させる、手のひらサイズの画像運用戦略

nano bananaが現場で受け入れられやすい理由は、“遊べるのに、ちゃんと数字も追える”点にあります。

• 遊び心: 立体フィギュア感のあるキャラクター画像やミニマルなアイコンを気軽に生成

• ビジネス: 事前にアスペクト比・解像度・ファイル形式（png/jpg）を決めておき、広告用テンプレートにそのまま流し込む

たとえば、

• SNSサムネは 1200×675、テキスト領域を空ける前提でプロンプトに「上部に余白」「右側に被写体」と記述

• ブログ用の挿絵は、解像度を抑えつつ、写真より少しイラスト寄りのスタイルでブランドトーンを統一

といった「小回りの効く画像ルール」を先に決めておくと、nano bananaの生成結果がそのまま売上に直結しやすくなります。

genaiブームの中で、あえて“巨大なAI戦略”ではなく、“毎日の画像づくりを静かにアップデートする道具”として位置づけること。
ここに、今nano bananaが日本のWeb・広告現場で刺さっている理由があります。

画像・イラスト制作のワークフローがこう変わる：従来vs nano banana導入後のBefore/After

Before：フリー写真＋スタンプ編集で限界が来る瞬間（現場でよくあるケース）

「今日もバナーのネタがない」。中小企業のWeb担当や小規模制作会社で一番多いのが、次のパターンです。

• フリー素材サイトで「笑顔 ビジネス 女性」などを延々と検索

• なんとか近い写真を見つける

• CanvaやPowerPointでスタンプ・テキストを乗せてごまかす

• 横長バナーにトリミングしたら、人物の顔がギリギリで怖い画角になる

ここで実際に止まりがちなのはセンスではなく仕様です。

• 画像サイズが足りず、印刷やLPヒーローで粗れる

• アスペクト比が合わず、スマホで切れて要素が読めない

• テキストと背景のコントラスト不足で、広告審査に通らない

私の視点で言いますと、Web現場で「AIの精度が…」と嘆く前に、解像度とアスペクト比の設計をしていないことが、炎上のタネになっているケースがかなり多いです。

代表的な「詰む瞬間」を整理するとこうなります。

After：参照画像とプロンプトを組み合わせた「構図テンプレート量産術」

nano bananaを入れると、やるべき作業が「画像を探す」から「構図とテキスト指示を決める」に変わります。ポイントは、いきなりゼロから生成しないことです。

1. まず「使える構図」を決める
   例:

   • 右側に人物、左側をテキストスペースにするバナー構図
   • 上半分に商品写真、下半分にキャッチコピー
     これを1枚だけ丁寧に作り、構図の完成形を参照画像として保存します。

2. 参照画像＋プロンプトでバリエーション生成

   • 参照画像: テキストなしの構図だけ
   • プロンプト:
     • 被写体: 「ビジネスカジュアルな男女2人」
     • シーン: 「小さなオフィスで相談している様子」
     • スタイル: 「やわらかい光、白背景、多めの余白」

3. 「構図テンプレート」として社内共有

   • バナー用テンプレート
   • オウンドメディア用アイキャッチテンプレート
   • 採用ページ用ヒーロー画像テンプレート

このとき、Gemini系モデルのnano bananaは構図と質感の一貫性を出しやすいので、ラフ案やA/Bテスト案を量産する「ネタ工場」として非常に扱いやすいです。
本番デザインはデザイナーが仕上げる一方、Web担当はプロンプトを更新するだけで毎月のキャンペーン案を回せるようになります。

広告バナー／オウンド記事／採用ページ…活用シーン別の最適な出力形式・サイズ設計

ワークフローをDXする鍵は、「どの用途で、どの解像度とアスペクトを標準にするか」を先に決めることです。API連携するエンジニアも、ここが決まっていればimageConfigを固定してバッチ生成しやすくなります。

代表的なパターンを整理します。

現場でのおすすめフローは次の通りです。

• マーケ担当

  • Excelやスプレッドシートに
    • キャンペーン名
    • 想定媒体
    • テキスト要素
      を整理し、各行に「用途」と「構図メモ」を書く

• エンジニア

  • そのシートを読み込むPythonやJavaScriptのスクリプトで
    • 用途に応じたaspectRatioと解像度を設定
    • テキストをプロンプトに差し込み
    • nano bananaのAPIで画像を一括生成

• デザイナー

  • 生成された画像から「使えるラフ案」だけを選び、PhotoshopやFigmaで仕上げる

この分業にすると、人がやると面倒な最後の10％だけをプロが担当し、残り90％は生成AIが回す形になります。
フリー素材とスタンプ編集で疲弊していた時間を、メッセージ設計や検証に振り向けられるのが、nano banana導入後の本当のBefore/Afterです。

プロンプト＆構図設計の裏側：アスペクト比・解像度・カメラワークまで「現場クオリティ」に寄せる方法

「いい感じの画像をAIにおまかせ」で回るのは、社内Slackだけです。本番バナーやLPになる瞬間、アスペクト比・解像度・構図・テキスト可読性を外すと、一発でNGフォルダ行きになります。ここからは、nano bananaを「アイデア止まり」で終わらせず、現場でそのまま通る画像に寄せていく設計の話をまとめます。私の視点で言いますと、この章を押さえない限り、モデルを変えても失敗パターンはほぼ同じです。

「言葉の指示」と「参照画像」の役割分担：被写体・背景・情景をどう書き分けるか

まず、プロンプトの中身を役割ごとに分解する癖を付けると、精度が一気に安定します。

• 被写体：誰を・どのポーズで・どの表情で

• 背景：どこで・どんな質感で・どの色味で

• 情景（シーン）：何をしている瞬間か・どんな雰囲気か

典型的な書き方の比較は次の通りです。

ここに参照画像を1枚足すときは、「変えたい部分」と「変えたくない部分」をテキストで明示します。

• 変えたくない：レイアウト・被写体の位置・アイキャッチの構図

• 変えたい：服装・小物・背景のテクスチャ・カラーパレット

参照画像を構図テンプレートとして扱い、微修正の指示をテキストで乗せるイメージです。

アスペクト比・縦横サイズ・解像度の決め方で9割決まる【誤認・微妙な画像を防ぐコツ】

現場トラブルは画素数よりも、用途とアスペクト比のミスマッチから起こります。よくある失敗は「正方形で作ってから、強引に横長バナーにトリミングして崩壊」です。

コツはプロンプトを書く前に「用途→アスペクト比→ピクセル」を決め切ることです。

• 例：ブログアイキャッチ → 16:9 → 1280×720px → 「16:9の横長構図で、左余白にテキストが載るスペースを確保」

印刷物や大型サイネージに流用する可能性があるなら、最初から長辺3000px以上で生成しておき、Web用は縮小する運用にした方が安全です。解像度不足は後からは直せません。

シーン・情景・カメラワークを操る：構図・スタイルをテキストで指定する実践ガイド

nano bananaは「カメラマンの指示語」を理解させると、一気にクリエイティブ寄りの表現に振れます。構図をコントロールしたいときは、次の3レイヤーで書き分けます。

• カメラ距離：全身 / バストアップ / クローズアップ

• 角度：俯瞰 / アイレベル / 見上げるローアングル

• フレーミング：被写体を画面左 / 右 / 中央に配置

実務でよく使う書き方の一例です。

• 「バストアップ、アイレベル、被写体は画面右寄り、左側はテキスト用の余白としてシンプルな背景」

• 「商品にクローズアップ、上からの俯瞰ショット、白背景で影を薄く、ECサイトの商品写真風」

これにシーン情報を足していきます。

• 「夜の街並みを背景に、ネオンがぼけたボケ味のあるポートレート」

• 「柔らかい自然光の室内スタジオ、白壁と木の家具でミニマルな生活感」

広告バナーでは、テキストをどこに乗せるかを先に決めるのが安定運用の鍵です。テキストエリアを「左1/3」「下1/4」と決め、その余白を守るように構図を指定すると、デザイナーとの齟齬も減り、A/Bテスト用画像を量産しやすくなります。

よくあるトラブルと“再発防止マニュアル”：誤認表現・著作権・肖像リスクをどう避けるか

「すごい画像だけど使えない」典型パターンと、原因の分解（権利・フェイク・現実との距離感）

胸を張って社内に見せられるのに、法務チェックで一撃NG。nano bananaでよく起きるパターンはだいたい決まっています。

使えない画像の典型パターン

• 完成度は高いが「実在商品」と誤解されるリアルな合成

• 有名キャラクターやブランドロゴに“寄せすぎた”イラスト生成

• 病院・金融・行政なのに、現実とは異なる施設や人物像を写実的に生成

• モデル写真っぽい人物だが、説明テキストと表情・ポーズがちぐはぐ

原因を分解すると、ほぼこの4つに収れんします。

• 誤認表示リスク

  実在しない商品・店舗・機能を、写真レベルの解像度で生成

• フェイクに見える不自然さ

  アスペクト比やライティングが実写と合わず「合成くささ」が残る

• 権利のグレーゾーン

  商標・キャラクター・ユニフォームに似すぎたスタイル指定

• 文脈ミスマッチ

  プロンプト上は「イメージ図」なのに、ビジュアルが“本物写真”っぽい

私の視点で言いますと、特に広告バナーでは「伝わりすぎるリアルさ」が逆にリスクになります。イメージ図なら、意図的にイラスト調・アイソメ・パステル調に振っておくと、誤認と炎上の両方を避けやすくなります。

著作権・肖像・商標まわりで最低限おさえておくべき制約とチェックポイント

nano bananaはGoogle Gemini系のimage modelを使うとはいえ、「AIが生成したから安全」とは言えません。最後に責任を負うのはclient側です。

最低限チェックしたい観点を表に整理します。

チェックのタイミングも重要です。

• プロンプト設計時

  「商標名」「作品名」「有名人名」をテキストから排除

• preview確認時

  ロゴ風の模様・パッケージ形状が既存ブランドに似ていないかを目視

• 入稿前

  法務・ブランド担当に「用途」「媒体」「期間」と合わせてimageを共有

SynthIDなどAI透かし時代の「社内ルール」作り：利用目的・ラベル・プレビューの考え方

AI透かし(SynthID)が当たり前になると、「生成かどうか」よりどう説明できるかが問われます。ここで差がつくのは社内ルールの設計です。

1. 利用目的を3区分する

• ラフ・A/Bテスト用

  広告案・構図検討。nano bananaで量産してOK、社外には「案」としてのみ共有

• 本番クリエイティブ用（軽リスク領域）

  SNSサムネ、ブログ用イメージ図。AI生成であることを前提にキャプションで明示

• 本番クリエイティブ用（高リスク領域）

  医療・金融・人材・公共。ここは「写真ベースの部分編集＋AI生成」を原則にする

2. ラベルと開示のルール

• SynthIDでAI生成と判定される可能性を前提に

  • 管理シートに「model名（nano banana）」「プロンプト要約」「生成日」を記録
  • 必要に応じて「AI生成イメージ」「イメージ写真」などのラベルをテキストで併記

3. preview段階でのSTOPルール

• 解像度・アスペクト比が媒体仕様を満たしていない

• 現実には存在しない商品・建物・人物設定をフォトリアルに生成している

• ロゴ・ユニフォームにブランド連想要素が入っている

この3つのどれかに触れたら、「APIで再生成」か「既存写真への部分編集」に切り替える、という運用ガイドラインをREST連携やワークフローに組み込んでおくと、現場の判断が一気に楽になります。

それ、nano bananaのせいじゃないかも？他社解説が語らない“現場のつまずきポイント”暴露

「精度が悪い」「意図どおり出ない」と嘆く前に見直すべき3つの原因（プロンプト・参照画像・構成）

「nano banana、思ったほど良くないかも」と感じた時、多くの場合はモデルではなく運用側の3点セットが詰め切れていません。

見直すべき3つの原因

• プロンプトが「言葉足らず」か「情報てんこ盛り」

• 参照画像がKPIとズレたまま投入されている

• 構図・アスペクト比・解像度の設計がフワッとしている

現場で本当に起きているパターンを整理するとこうなります。

私の視点で言いますと、「すごい生成AI」として触り始めたチームほど、この3つを仕様レベルで詰めていないことが多いです。
逆に、Excel行単位で「テキスト」「用途」「アスペクト比」を事前に整理し、REST APIでimage生成しているチームは不満が圧倒的に少ない傾向があります。

ポイントは、

• 「おしゃれに」ではなく「300×250の広告バナーでクリックを取りたい」

• 「リアルに」ではなく「写真ベースで違和感ゼロの部分編集をしたい」

このようにビジネスの目的と言語化された指示（プロンプト）を1対1で結びつけることです。

まとめ記事の矛盾：モデル特長より先に“運用ルール”を決めないと炎上するワケ

多くの解説は、
「gemini系モデルの精度が高い」「image生成がきれい」
とモデルのスペックばかりを語りますが、現場で事故になるのは次の3点です。

• 誤認表現（本物写真と思われるCG）

• 解像度・サイズ不一致（印刷で荒れる、LPでボケる）

• 「どこまでAIか」を社内で説明できない状態

これらはモデル比較ではなく運用ルールの問題です。

この四つがないまま「とりあえず使ってみた」結果、

• デザイナー「このimage、どのモデルで作ったの？」

• 法務「これは本物っぽすぎてフェイクニュースに見えないか？」

の質問に答えられず、炎上リスクだけが残ります。

特に広告・バナーでは、nano bananaを「本番の一歩手前」専用ツールに割り切る設計が安全です。
A/Bテスト案の画像や構図パターンを量産 → クリック率の良かった案を、あとからカメラマン撮影や既存写真の部分編集で仕上げる。
この「ラフ案マシン」運用は、制作現場とマーケ現場の摩擦をかなり減らしてくれます。

LINEやメールで飛んでくる相談パターンをケーススタディ化する（例示的な対話の再現）

現場でよく飛んでくるのは、次のようなざっくりした相談です。

ケース1：中小企業のWeb担当（ペルソナ1）

• 相談文:

  「ブログ画像をnano bananaで作っているのですが、毎回テキストが切れたり、小さくて読めません…」

• 典型的な原因

  • aspectRatioを指定せず、デフォルトの正方形で生成
  • 「テキストも入れて」とだけ書いたプロンプト
  • 画像の用途（スマホサムネ/PC一覧）を明示していない

• 返すアドバイス（要約）

  • 「ブログ一覧カードのpxを先に決めてから、同じ比率で生成」
  • テキストは別レイヤーでCanvaやFigmaに載せる前提に切り替える
  • プロンプトでは「テキスト用の余白を上部に広く」「ロゴを右下に置く余裕」と構図で指示

ケース2：制作会社ディレクター（ペルソナ2）

• 相談文:

  「nano bananaで広告バナー候補を出したら、カスタマーから“これ本物ですか？”と聞かれて冷や汗をかきました」

• 典型的な原因

  • 写真と区別がつきにくいphotorealistic指定
  • 「実在しない商品写真」なのに本物っぽく作り込み
  • AI生成imageであることをどこにも明示していない

• 返すアドバイス（要約）

  • 意図的にイラスト・clay・フィギュア風スタイルに寄せる
  • 商品imageは既存写真を部分編集に切り替え、完全生成は避ける
  • 社内ドキュメントに「フェイクに見えないライン」のガイドを追加

ケース3：社内IT/エンジニア（ペルソナ3）

• 相談文:

  「PythonでAPI連携してバナーimageをバッチ生成したいのですが、マーケチームから“毎回構図がズレる”と怒られます」

• 典型的な原因

  • Excel/スプレッドシート側の項目が「キーワード」と「説明文」しかない
  • aspectRatioやimageSize、スタイルをコード側で固定していない
  • 参照imageのファイルパスと紐付けた列がない

• 返すアドバイス（要約）

  • シート項目を以下のように増やす

  列名	役割
  keyword	テーマや検索キーワード
  copy_text	バナーに載せるテキスト案
  aspect_ratio	1:1 / 16:9 / 4:5など
  style	写真/イラスト/フィギュア風
  ref_image_path	参照画像のパス

  • REST API側では、aspectRatioとimageConfigをこの列からそのまま読み込む
  • マーケ側はコードを書かずに、シート編集だけでimage生成の「構図とトーン」をコントロールできるようにする

「うまく出ない」は、ほとんどがnano bananaのクセではなく、指示と仕様の不一致です。
プロンプト・参照画像・構成の3点を揃えるだけで、同じモデルでも別物レベルの安定感が出てきます。

他AI画像ツールとのリアルな付き合い方：Midjourney等との比較と併用ベストプラクティス

「どの生成AIが一番スゴいか」ではなく、「どの場面でどのモデルを出すか」で勝負が決まります。画像制作を野球のピッチャー起用と考えると、nano bananaもMidjourneyも「全イニング完投させない」方が、制作現場は長く回せます。

「全部nano banana」も「全部他社AI」も失敗する：目的別ツール選定ガイド

私の視点で言いますと、炎上案件のかなりの割合は「モデルの選び方」ではなく「用途の切り分けミス」から起きています。まずは役割分担をはっきりさせた方が、Web担当・デザイナー・エンジニアの衝突が一気に減ります。

用途別にざっくり整理すると、次のような住み分けが現実的です。

ポイントは、「本番1割・案出し9割」をnano bananaに振ることです。特に中小企業のWeb担当が1人で回す場合、A/Bテスト用バナーやオウンドメディアのサムネ用ラフを一気にimage生成し、そこからデザイナーが仕上げる方が、工数もブランドリスクも下がります。

SNSクリエイティブ／LPヒーロー画像／アイコン…用途で変わる最適なモデルとスタイル

同じ「画像」でも、KPIとチェック項目はまったく違います。用途ごとに、どのモデルを軸にするかを先に決めておいた方が運用が安定します。

• SNSクリエイティブ（X・Instagram・LINE）

  • ゴール: スクロールを止める「一瞬の引き」
  • 推奨:
    • ラフ量産→nano banana（aspectRatioや解像度をSNS仕様に合わせて出力）
    • 世界観を作り込みたい投稿→Midjourney
  • チェック: 文字の可読性、スマホでの視認性、AIっぽさが「フェイク」に見えないか

• LPヒーロー画像・ファーストビュー

  • ゴール: 事業の価値を誤認なく伝える
  • 推奨:
    • 構図・ポーズ検証→nano bananaのプロンプト+参照写真で構図案
    • 最終ビジュアル→デザイナー仕上げ or Midjourneyで1〜2案のみ本気出し
  • チェック: 解像度（印刷・大型ディスプレイ対応か）、誇大表現や誤認表示にならないか

• アイコン・スタンプ・キャラクター

  • ゴール: 認知の一貫性
  • 推奨:
    • nano bananaで「キャラクター表情・ポーズのバリエーション」をテンプレ化
    • 必要に応じて他モデルでテイスト違いを試作
  • チェック: シリーズで構図・表情・色の一貫性を保てているか

コスト・精度・権利・操作性を“現場マトリクス”で比較する思考プロセス

モデル比較でやりがちなのが、「解像度が高いか」「写実的か」だけで評価してしまうことです。現場で見るべきは、少なくとも次の4軸です。

• コスト: 1枚あたりの従量課金+人件費（指示出し〜チェックの時間）

• 精度: プロンプト/参照画像に対する再現性と、不要な“盛り”の少なさ

• 権利・リスク: 商用利用範囲、フェイクに見えないか、合成写真として誤解されないか

• 操作性: Web担当・ディレクター・エンジニアがそれぞれ触れるか（APIやGUIの有無）

この4軸を、用途ごとに「どれを優先するか」でマトリクス化しておくと、社内での合意形成が一気にスムーズになります。

nano bananaは、この4軸を「平均的に高水準で取りに行ける」のが特徴です。特に、GenerateContentConfigやimageConfigでaspectRatioやresolutionを最初から設計に組み込み、REST API経由でバッチ生成できるため、「マーケはスプレッドシートでテキスト・構図指示」「エンジニアがJavaScript/Pythonで自動生成」という役割分担が取りやすいのが、他モデルとの大きな差分になります。

Python・JavaScript・RESTで業務に埋め込む：エンジニアが組むと現場がこう変わる

バナー1枚ごとに「プロンプトをコピペ→ダウンロード→リネーム」しているうちは、いつまで経っても“画像地獄”は終わりません。
鍵になるのは、エンジニアがREST APIで土台を組み、マーケ・制作はExcelやスプレッドシートで指示だけ書くモデルに切り替えることです。

私の視点で言いますと、nano bananaは「すごい1枚を出すツール」ではなく、大量のラフを自動生成するバックエンドサービスとして使った瞬間、一気にDX感が出ます。

エンジニアが狙うべき変化は、次の3つに集約できます。

• マーケ担当はテキスト・構図・アスペクト比を一覧管理するだけ

• 画像生成はPython / JavaScriptのバッチが自動で実行

• 生成ログ（モデル名、prompt、aspectRatio、解像度、ファイルパス）を必ず残す

この構造にしておくと、「このバナーどのモデルで生成した？」という法務・ブランドチェックにも即応できます。

Excel・スプレッドシート×REST APIで「テキスト→画像」バッチ生成するイメージ

まず押さえたいのは、業務フローの分業ラインです。エンジニアがやるべきことと、Web担当がやるべきことをはっきり分けます。

シートに最低限入れておきたい列は、次の通りです。

• 広告ID / 記事ID

• 使用モデル（nano banana / Pro / Flash）

• prompt（テキスト）

• 参照imageのパスやURL（必要に応じてInlineData化）

• 出力形式（png / jpg）

• 解像度（例: 1200×628、1080×1080）

• aspectRatio（1:1 / 16:9 / 4:5 など）

• 保存先ディレクトリ

• 用途ラベル（SNS、LPヒーロー、アイキャッチ、社内資料）

Python / JavaScript側では、この行を1件ずつ読み込み、RESTのgenerateContentエンドポイントに対してmodel（例: “models/nano-banana”）とImageConfig、text partsを組み合わせたContentをPOSTします。

重要なのは、「人間の確認ポイント」をあらかじめ決めておくことです。

• A/Bテスト用：Web担当がpreviewフォルダの画像をざっと確認し、OKなら本番候補へ昇格

• 本番用：デザイナーが「文字の可読性」「商品パーツの誤生成」「フェイクに見えないか」をチェック

この二段構えにしておくと、精度の問題と運用ルールの問題を切り分けられるので、ツールへの不満が減ります。

Python / JavaScriptで組む簡易ツールの構成例：検索キーワードから広告用Imageを自動生成

検索キーワードから広告用画像を自動生成する小さなツールを例にすると、全体像がつかみやすくなります。

構成イメージはシンプルです。

• 入力

  • Google広告やSearch Consoleから抽出した検索クエリ一覧（csvやスプレッドシート）
  • 各キーワードの「狙いたいイメージ」（商品カテゴリ、ターゲット、トーン）

• 変換ロジック

  • キーワード＋テンプレート文からpromptを組み立てる
    • 例: 「{keyword} を紹介する、白背景のミニマルな商品写真。中央に商品、soft lighting、high resolution、photorealistic style」
  • 用途別にImageConfigを切り替える
    • SNS正方形（1080×1080、aspectRatio 1:1、png）
    • LP横長（1200×628、aspectRatio 1.91:1、jpg）

• API呼び出し

  • RESTのPOST /v1/models/{model}:generateContent に対して、TextとImageConfigを持つContents / Partsを送信
  • response（GenerateContentResponse）からimageBytesやinlineDataを取得し、ファイルに保存

• 出力

  • 出力ファイル名：広告ID_キーワード_バリエーション番号.png
  • ログ：jsonでprompt、model、generationConfig（style、size、mimeType）、レスポンスサマリを保存

JavaScriptならnode環境で、Pythonならrequestsや公式クライアントを使えば十分です。
ポイントは「汎用の画像生成ツール」ではなく、「現場のKPIに直結したワンパターン製造機」に割り切ることです。

• 検索キーワード → クリック率を上げるサムネ

• 記事タイトル → アイキャッチ画像

• 商品カテゴリ → 比較表用のシンプルなイラスト

このように用途を限定しておくと、promptテンプレートも洗練され、運用が安定してきます。

DBや既存アプリにnano bananaをつなぐ時の設計ポイントと制限事項

既に社内にあるツール（CMS、広告管理システム、在庫DB）とつなぐ場合は、「どこまで自動」「どこから人間確認」かを最初に決めることが生命線になります。

設計時に必ず検討したいポイントは、次の3つです。

• データモデル

  • テーブルに「image_generation_status」「model」「prompt」「imagePath」「created_at」を追加
  • 1レコードに対して複数バリエーションを持たせるなら、別テーブルで管理

• 権利・誤認対策

  • 「人物ゼロから生成」より、「既存の写真を部分編集」に寄せるAPIフローを用意
  • SynthIDでAI生成が検知される前提で、「AI生成」ラベルや説明文をCMS側で持てるようにしておく

• 実務上の制限

  • 大型印刷物には直接使わないルール（解像度・dpi要件を別途チェック）
  • モデルごとの得意不得意をDBにメモしておく（nano bananaは量産用、Proは高精細、Flashはスピードなど）

エンジニアがRESTとDBでこの骨組みを作っておくと、Web担当や制作会社ディレクターは「指示を書けば画像が湧いてくる状態」を手にできます。
この分業こそが、nano bananaを“おもちゃ”から“業務インフラ”へ変える最後の一押しになります。

明日から回せる“現実的な”nano banana運用レシピ：小さく始めて、資産化するステップ

「明日から画像の悩みを減らしつつ、本番クオリティは落とさない」。この両立を狙うなら、nano bananaは“主役”ではなく仕込み担当のシェフとして使うのが一番安定します。

まずはどこに適用する？SNSサムネ・ブログ画像から始める低リスク導入ステップ

いきなりLPヒーローや印刷物に突っ込むと、解像度やアスペクト比でほぼ確実に炎上します。初手は「失敗してもすぐ差し替えられる枠」だけに限定するのが鉄則です。

適用優先度を整理すると、現場では次の順番が安全です。

最初の1カ月は、「SNSサムネ＋ブログ画像だけ」に用途を絞ると社内の抵抗が一気に下がります。

実務フローのイメージはシンプルです。

• Web担当（ペルソナ1）

  • Excelやスプレッドシートに「記事タイトル」「狙いたい感情」「構図メモ」を列で入力

• nano banana担当（マーケ or エンジニア）

  • そのシートを見ながらプロンプトを整理し、Gemini Imageモデルに投げる
  • SNS用は正方形、ブログ用は16:9といった出力サイズを先に決め打ち

• デザイナー

  • 上がってきた案から“使えるものだけ”を採用し、文字入れや色味調整で仕上げる

プロンプトを盛る前に、imageConfigでアスペクト比と解像度を先にロックする感覚を持つと、「いい感じだけど使えない画像」の発生率が一気に下がります。

テンプレートとプロンプトを「社内共有資産」にするボトムアップ戦略

単発で「おお、出た出た」で終わらせると、3カ月後には誰も使わなくなります。効きの良かったプロンプトはテンプレート化してナレッジに昇格させるのがポイントです。

私の視点で言いますと、うまく回っているチームほど「画像そのもの」よりプロンプトと構図指示の管理表に命をかけています。

おすすめは、こんなプロンプト台帳を作ることです。

この表を、

• Web担当：要件を書く

• 制作会社ディレクター：ブランド的にNGな表現を追記

• エンジニア：REST APIやPython・JavaScriptから呼ぶ際のconfigに落とす

という三者分業のハブとして使います。

ポイントは、モデル名とversionも必ず記録することです。
「同じプロンプトなのに前と違う」は、model（nano banana / Pro / Flash）の違いが原因になりがちです。

失敗から学ぶ：一度こけたプロジェクトを再発防止まで持っていく原因分析と工夫

AI画像運用が止まる理由は、技術よりも「1回の事故」がほとんどです。よくあるパターンと再発防止の筋道を、現場目線で整理します。

よくある“こけ方”は3つに集約できます。

• サイズ事故型

  • SNSサムネ想定の画像を、そのまま印刷物に流用して荒れまくる
  • 原因：解像度・画像サイズを誰も管理していなかった

• フェイク認定型

  • 人物の指やロゴが歪んで「AIバレ」し、ブランド担当に止められる
  • 原因：人物をゼロから生成、本番用途でいきなり使った

• ブラックボックス型

  • 誰がどのプロンプトで作ったか不明で、トラブル時に説明できない
  • 原因：チャット感覚で作りっぱなし、ログも残していない

再発防止のために、最低限この3つだけは仕組みに組み込んでおくと安定します。

• 用途ごとの“解像度・アスペクト比プリセット”を定義

  • 「SNS」「ブログ」「バナー」ごとに、pixel数と比率を表で固定

• 人物は「既存写真の部分編集」から開始

  • 完全生成はA/Bテスト用までに留め、本番採用は慎重に

• 生成ログの保存

  • いつ・誰が・どのプロンプトで・どのmodelを使ったかをシートか簡易DBに記録

ここまでやると、トラブルが起きても「プロンプトのどこが悪かったか」「imageConfigの設定ミスか」を冷静に振り返れます。
nano bananaそのものを疑う前に、ワークフローと仕様の穴を疑うクセをつけると、プロジェクトの“二度死に”をかなり防げます。

執筆者紹介

主要領域は中小企業のWeb集客支援。ホームページ制作・LP制作・SEO対策・SNSマーケを長期伴走で手がけるWebディレクターとして、日々Web担当者や制作会社、エンジニアと協働しながら「画像が足りない」「人手やIT人材が足りない」「DXをどこから始めるか分からない」といった相談に応じています。生成AIの研究者ではなく、Geminiやnano bananaを含む各種ツールを、広告・KPI・権利・ワークフロー設計の観点から「どこにどう組み込めば現場の工数とリスクを下げられるか」を設計する立場から、本記事を執筆しました。