GeminiでNanobanana実務ガイド｜使い方・料金・フィギュア化

Geminiの「NanoBanana」を試さずにLPやSNSの本番画像を量産し始めると、多くの現場で起きている二つの損失をそのまま踏襲します。ひとつは、AI画像でCVが落ちるのに原因が特定できないまま配信を続けること。もうひとつは、無料のつもりがNanoBanana ProやAPI料金で広告費を圧迫していくことです。
クオリティや解像度より先に、成果を左右するのは「アスペクト比」「テキストの入れやすさ」「ブランドトーンの一貫性」「規約に触れない人物・フィギュア化のライン」です。

この記事は、単なる「Gemini nanobanana の使い方」解説ではありません。
MidjourneyやChatGPTは触っているWeb担当者・制作ディレクターが、Gemini画像生成をどのフローに組み込み、どこだけNanoBanana Proを有料で使うかを決めるための実務ガイドです。GeminiアプリやGoogle AI Studioでの画像生成ステップから、JavaScript／Python／REST APIでのモデル選択、無料と有料プランの境目、NanoBananaフィギュア化プロンプトの日本語テンプレート、写真からイラストへの変換、SynthIDや商用利用のガバナンスまでを一気に整理します。

他社のDALL·E・Firefly・Midjourneyとの役割分担、「Gemini 画像生成 人物」の制限ライン、広告審査で落ちる典型パターン、そしてNanoBanana導入チェックリストまで押さえれば、“なんとなく試す”段階から“計画的に成果を取りにいく”段階へ進めます。

この記事全体で得られるものは、次の通りです。

ここから先は、「Gemini nanobanana 無料」「Nano Banana Pro 料金」「Gemini フィギュア化 やり方」で再検索しなくて済むレベルまで、現場目線で分解していきます。

Gemini「Nano Banana」とは何者か？Imagenとの違いを3分でざっくり把握する

「Midjourneyは触ってる。ChatGPTも慣れてきた。でも“Gemini Nano Banana”って何者？」というWeb担当者が、最初に押さえるべきなのは「どのモデルを、どの画面で、どの役割で使うか」です。スペック表ではなく、LPとSNSを量産する現場目線で整理します。

Google Geminiの画像モデルマップ｜Nano / Banana / Pro / Imagen 3の位置づけ

Nano Bananaは、Google Geminiファミリーの中でも「画像生成と写真編集に振った実務モデル」というポジションです。よく混同されるので、一度マップで整理しておきます。

Nano Bananaは「とにかく1枚を作り込むImagen 3」ではなく、「月数十〜数百枚を回すWeb担当者のワークホース」という捉え方が腹落ちしやすいモデルです。

他サイトが触れない「編集前提モデル」という発想｜写真×AIフュージョンの強み

業界の感覚で言うと、Nano Bananaは“完成品ジェネレーター”というより“編集前提モデル”として扱った方が成果が出ます。
ありがちな失敗は、LPまるごとAI画像に置き換えてCVが落ちるパターン。原因は多くが次の2つです。

• 世界観がページ内でバラバラ

• スマホ表示で人物や商品がトリミングされて崩壊

その防ぎ方として、現場では「写真×AIフュージョン」が効きます。

• 既存の撮影写真をベースに、背景だけをimage編集で差し替える

• 同じ構図・アスペクト比を維持したまま、衣装や小物だけをプロンプトで変更

• Nano Bananaでベースを作り、テキストやロゴはFigmaやCanvaで後乗せ

私の視点で言いますと、「最初は無料のGemini画像生成でサブカットを量産し、Nano Banana Proだけをメインビジュアル専用スロットにする」運用にすると、料金の読み違いがほぼ消えます。途中から「AI画像禁止令」が出てしまう現場は、この役割分担を最初に決めていないケースが多いです。

ChatGPT・Midjourneyとの比較視点｜“世界知識”とマルチモーダルが効く場面

ChatGPTやMidjourneyと比べる時、Nano Bananaは「世界知識＋画像」が1コンテキストにまとまるマルチモーダル性が武器になります。

• ChatGPT系

  • テキストとコードには強いが、画像は別モデルや別UIになることが多い

• Midjourney

  • 世界観づくりは圧倒的だが、既存写真の細かい編集やアスペクト比指定、テキスト入りバナー設計はひと手間かかる

• Nano Banana（Gemini GenAI image系モデル）

  • prompt、既存写真、テキストコピー、ワイヤー画像を同じチャットの中で扱える
  • 「このLP構成（テキスト）を読んで、ファーストビュー用のimageとスマホ用カットを両方提案して」といった指示がしやすい

とくに、広告運用と制作を同じ担当が回している中小〜中堅企業では、
「構成ラフ→コピー案→画像案→修正指示」を1スレッドで完結できることが、生産性に直結します。

Nano Bananaは「世界一きれいな1枚」を狙うモデルではありません。
「媒体審査を通しつつ、ブランドトーンを維持したimageを、aspectRatioを決め打ちで量産するツール」として設計すると、他社AIとの住み分けが一気にクリアになります。

Nano Bananaの使い方を“現場フロー”で解説｜アプリ・Studio・APIどれから入るべき？

Gemini Nano Bananaは、「触れば分かるけど、触る前が一番よく分からない」タイプの画像モデルです。ポイントは、お試し用のアプリ/Studio→運用用のAPI→要所だけProという3階建てで考えることです。

Geminiアプリ＆Google AI Studioでの画像生成ステップ｜プロンプトと参照画像の基本

まずはGeminiアプリとGoogle AI Studioを“プロトタイプ専用の砂場”と割り切ると判断がぶれません。人物・フィギュア・写真加工を試すなら、この順番が定番です。

1. Geminiアプリでざっくり世界観を決める
2. Google AI Studioでアスペクト比やスタイルを細かく調整
3. そこで固めたプロンプトをLPやSNSの本番フローにコピー

プロンプトは「用途→媒体→被写体→スタイル→NG条件」の5点セットにすると崩れにくくなります。

• 用途: LPのメインビジュアル用 / Instagramフィード用など

• 媒体: スマホ優先/正方形/縦長

• 被写体: 20代女性/サービス利用シーン/商品写真

• スタイル: minimalist/photorealistic/イラスト調

• NG条件: 過度な露出/医療行為/ビフォーアフター表現など

参照画像を使うときは、「どこを維持させたいか」をテキストで明示するのがNano Bananaらしい使い方です。
例: 「この写真のポーズとライティングは維持し、服装と背景だけ変更する」。
写真×AIフュージョン前提で設計されているモデルなので、「全部描き直して」ではなく「部分編集」を前提にした指示が効きやすいと感じています。

JavaScript / Python / REST APIで呼ぶときの思考法｜モデル選択とImage出力の勘所

実務に載せるなら、言語より“どのモデルをどのエンドポイントで呼ぶか”が核心です。JavaScriptでもPythonでもRESTでも、考え方は共通です。

• Nano Banana: 小さめ画像/サムネ/量産テスト向き

• Nano Banana Pro: メインビジュアル/広告クリエイティブ向き

• Imagen 3: 写真寄り・高精細が欲しいときの選択肢

API設計でよく失敗するのが、すべてNano Banana Proでバッチ生成してしまうパターンです。サムネやA/Bテスト用のバナーまでProで回すと、枚数×解像度で料金がふくらみ、途中から「AI画像禁止令」が出るケースが見られます。

私の視点で言いますと、APIフローは次のように分けると安定します。

• 下書き・バリエーション生成: Nano Banana＋小さめimageSize

• 採用案だけ高精細化: Nano Banana ProでaspectRatioとresolutionを指定

• 既存写真の部分編集: Nano Bananaを優先し、Imagen 3は“最後の一押し”

APIレスポンスでは、画像と一緒に返ってくるテキスト（説明やalt候補）も必ず保存しておくと、後からCMS登録やSEO対応が一気に楽になります。

Nano Banana Proを使う場面／あえて使わない場面｜解像度・回数・料金のバランス感覚

現場で一番ズレやすいのが、「どこまで無料でいけるか」「どこからProを使うべきか」の線引きです。LPやSNS運用に落とし込むと、感覚がつかみやすくなります。

「最初はGemini画像生成の無料枠で世界観を作り、メインビジュアル専用スロットだけNano Banana Proにする」という使い分けだと、料金の読み違いが起きづらくなります。

逆に、

• 量産バナーのたたき台

• 社内向けの図解・マニュアル

• テキスト重視のホワイトペーパー用カット

このあたりは、解像度が多少荒くてもCVへの影響は小さいため、Nano Banana無料で回し切る選択が現実的です。

ポイントは、「1枚のクオリティ」ではなく「月に何枚・どのブロックに使うか」でモデルを選ぶことです。ここを整理してから触り始めると、Nano Bananaは“高いオモチャ”ではなく、“読めるコストで回る武器”になります。

「無料でどこまで？」Nano Banana / Proの料金・利用上限を“月◯枚”でイメージする

「とりあえず触ってみたら、気づいたら課金地獄」。AI画像の現場で一番よく聞く悲鳴だと感じている。Gemini Nano Bananaは、最初の設計さえ外さなければ、LPもSNSも相当な枚数をほぼ固定費感覚に近いコストで回せる。

無料プランと有料プランの境目｜回数・サイズ・利用上限をざっくり掴む

押さえるポイントは3つだけ。

• 1枚あたりの解像度

• 1カ月あたりの生成回数

• どのUI/APIから呼ぶか

感覚をつかみやすいように、「月に何枚作るか」で切り分けるとこうなる。

無料枠の落とし穴は「とりあえず全部Nano Banana Proで出してしまう」パターンだ。LP用のメインビジュアル以外、たとえば

• アイコン

• SNS用のサムネ案

• 社内資料のイメージカット

は通常のGemini画像生成で十分というケースが多い。最初は「無料モデルで8割、Nano Banana Proは“勝負カット専用スロット”」くらいの配分から入ると暴走しにくい。

Nano Banana Proの料金をLP制作に当てはめる｜バナー◯本ならいくらが目安か

Web制作の現場感で整理すると、金額そのものより「どのブロックにどれだけ使うか」を決めることが重要になる。

「バナー10本作りたいが、全てProで回すか」がよく出る悩みだが、私の視点で言いますと、次の切り分けが失敗しにくい。

• ブランドの顔になる2〜3本だけNano Banana Pro

• 残りは無料モデルでラフを量産し、良い案だけをProで再生成

こうしておくと、枚数が増えても“1本あたりの原価”を常に意識しながら運用できる。LPのABテストでビジュアルパターンを増やした瞬間にコストが跳ねるので、Proは「テストで勝った構成のブラッシュアップ専用」と割り切ると安定する。

API料金とエンタープライズ利用｜Vertex AI・Workspace連携を選ぶときの考え方

API、Vertex AI、Workspaceのどれを選ぶかは、技術力よりも運用フローとガバナンスで決めた方がうまくいく。

API料金でよく起きる事故は、ディレクターが「バッチ生成」を軽くOKしてしまうケースだ。エンジニアが「とりあえず100パターン出せるようにしておきました」とスクリプトを組み、本番運用後もそのまま走り続け、気づいたら

• 使われない画像が山ほどSaaSストレージを圧迫

• Nano Banana Proの呼び出し回数が想定以上に膨張

という流れになりやすい。

APIを使うなら、必ず次を先に決めておくと安全だ。

• 1回のリクエストで生成してよい上限枚数

• Nano Banana Proを呼べるエンドポイントと呼べないエンドポイントの切り分け

• Vertex AIなら「プロジェクトごとの月間上限額」と「Slackへのアラート条件」

Workspace連携は、LPやSNSの最終画像というより、社内資料・提案書・簡易ワイヤーのドラフト生成が主戦場になる。ここで粗い案を大量に出し、Nano Banana側には「実際に公開する画像だけ流す」構造にしておくと、ブランドトーンも料金もコントロールしやすい。

写真からフィギュア化まで：Nano Bananaで“人物画像”を安全に攻めるプロンプトテンプレート

広告バナーの主役を「Gemini Nano Bananaで一気にフィギュア化」できたら、制作スピードは一段ギアが上がります。ただし人物画像は、CVを上げる“神クリエイティブ”にも、炎上リスク満載の“地雷”にもなります。ここでは、現場でそのまま使えるプロンプトとNGラインを一気に整理します。

Gemini 画像生成 人物の基本ルール｜制限・規約・版権キャラNGラインを先に押さえる

人物画像まわりは、クオリティ以前に「やってはいけない線」を先に引くのが鉄則です。私の視点で言いますと、この線を曖昧にしたチームほど途中で「AI画像禁止令」が出ています。

人物生成で必ず押さえたい観点を整理します。

• 実在人物・政治家・芸能人に“似せる”指示は避ける

• 医療・美容のビフォーアフター表現は広告審査で止まりやすい

• 版権キャラ（有名アニメ・ゲーム）の名前出しプロンプトはNG

• プライバシーに触れる「特定しうる個人写真」のアップロードは社内ルールで制限する

下のように、プロンプトのグレーゾーンをテーブルで棚卸ししておくと、チーム内の迷いが減ります。

SynthIDやウォーターマークがあっても、「AIかどうか」より「表現内容」が問われる点は忘れない方が安全です。

写真からイラスト・フィギュア化への変換プロンプト｜日本語テンプレートとNG例

Nano Bananaの強みは、写真×イメージ指示のフュージョンです。人物写真をアップロードし、テキストでスタイルを指定するだけで、立体フィギュア風やアニメ風の変換ができます。

現場で使いやすい日本語テンプレートを3パターン載せます。

1. 写真→フィギュア風（LPメインビジュアル向け）

「アップロードした人物写真をベースに、
・つやのあるPVCフィギュア風
・正面からの膝上ポートレート
・背景は白のグラデーション
・コーポレートカラーの青をアクセントに
・web用imageとして高解像度で出力」

2. 写真→イラストアイコン（プロフィール画像向け）

「アップロードした人物写真を参考に、
・フラットデザインのイラストアイコン
・ややデフォルメした顔
・シンプルな線とminimalistな配色
・正円トリミングを想定した構図」

3. 写真→ミニバナナ風マスコット（SNS企画向け）

「アップロードした人物の雰囲気を残しつつ、
・等身を低くしたミニバナナ風キャラクター
・clayフィギュアのような質感
・笑顔で右手を軽く上げたポーズ
・背景は淡いyellowとwhiteのグラデーション」

やってしまいがちなNGプロンプトも挙げておきます。

• 「この写真の人物をそのままフィギュア化して販売用のproduct imageを作成」

  →販売前提なら、本人の同意・社内ルールを先に整理してからが安全。

• 「有名VTuber風の衣装とロゴをそのまま使って」

  →ロゴ・衣装デザインも権利の塊。ぼかした表現に置き換える。

「フィギュア化できない」時に見直すべき3つのポイント｜入力画像・プロンプト・スタイル指定

「Gemini フィギュア化 できない」で再検索するケースは、だいたい原因が同じ3つに集約されます。

1. 入力画像：情報不足・解像度不足

• 顔が小さすぎる、逆光で表情が潰れている

• 上半身がほぼ写っておらず、ポーズ指定が伝わらない

改善のコツは「バストアップ・正面・影が薄い写真」を1枚用意すること。LP用なら、最初から想定アスペクト比に近い写真を撮るとトリミング事故も防げます。

2. プロンプト：指示がふわっとしすぎ

• 「かわいいフィギュアにして」の一行で済ませている

• 背景・アングル・質感・用途が書かれていない

最低限、以下の4要素は必ず入れると安定します。

• 出力用途（LPヒーロー画像 / SNSアイコン / バナー）

• カメラ構図（正面・斜め45度・全身 / 膝上）

• 質感（PVCフィギュア / clay / comic / sticker風）

• 背景（単色 / スタジオ風 / 店舗をぼかして）

3. スタイル指定：世界観がLPと噛み合っていない

• 高級感LPなのに、popなtoy風スタイルを指定

• 既存のメインビジュアルと色温度がバラバラ

ここはブランドトーンの一貫性が勝負所です。既存バナーの要素をそのままプロンプトに転記するとブレが減ります。

• 「冷たすぎないwhiteベースの背景」

• 「コーポレートカラーのblueをアクセントに」

• 「softなlightingと薄いshadowsで清潔感を出す」

Nano Banana / Nano Banana Proは、imageの解像度よりも「アスペクト比」「トリミング後の見え方」「既存写真との統合」がCVに効いてきます。人物フィギュア化は遊び心のある施策に見えますが、プロンプトとガバナンスを整えれば、LPとSNSの“顔”を量産できる堅実な武器に変わります。

LP・SNSで外さないNano Banana実務ワークフロー｜アスペクト比・テキスト配置・一貫性のコツ

「genaiで量産したのに、スマホで見るとダサい」「CVがなぜか落ちた」——Nano Bananaでつまずく現場の8割は、プロンプトよりも画角設計と一貫性管理で転んでいます。ここを押さえると、同じモデルでも“仕事をする画像”に化けます。

アスペクト比と解像度の決め方｜スマホのトリミングで事故らないImageサイズ設計

LPもSNSも、先に決めるのはテキストを置く余白の形です。画像サイズはその「器」に合わせて逆算します。

• LPヒーロー: 16:9 or 21:9、テキストは左1/3か中央下

• Instagram投稿: 1:1 or 4:5、テキストは中央寄せ

• Xヘッダー: 3:1、重要要素は中央1/3に集約

私の視点で言いますと、スマホ事故の典型は「PCでギリギリまで人物を寄せた」パターンです。Nano Bananaのプロンプトには、必ず“左右15％は何も置かない背景にする”と書き込みます。

アスペクト比と解像度の目安は次の通りです。

プロンプトにaspectRatioを明示し、「テキスト用スペース」「ロゴを置く白場」といった言葉を入れておくと、後工程のデザインが一気に楽になります。

キャラクター一貫性を維持するプロンプト設計｜複数ターンの指示とフォルダ管理の工夫

LPやSNSでCVが落ちるのは、解像度よりもキャラクターの“顔ブレ”が原因になりがちです。Nano Bananaを使うときは、「世界観ガイド」を作る意識でプロンプトと画像を束ねます。

1. ベースキャラを1枚だけ作る

   • 髪型・服・表情・色味を細かく文章化
   • その1枚を「マスター」として全案件の参照画像に指定

2. 複数ターンで“性格”を固定する

   • 1ターン目: キャラの立ち絵だけ
   • 2ターン目以降: 「1枚目と同じ人物で、ポーズだけ変える」と書く

3. フォルダと命名規則で管理

   • 例: brandA_mainchar_v01_master.png
   • 変形版はbrandA_mainchar_v01_pose02.pngのように番号管理

• プロンプトに必ず入れたい要素

  • 年齢レンジ(20代前半など)
  • 髪型・髪色
  • 服装のテイスト(カジュアル/ビジネスカジュアル)
  • ブランドカラー(例: 青#005BACベース)

これを決めずに走り出すと、「LPごとに別人」「SNSだけテイストが違う」といった、ブランドトーン崩壊がほぼ確実に起こります。

テキスト入りバナーに向くのはどのモデルか？Nano vs Nano Banana Proの比較軸

テキスト入りバナーでは、「どこまで画像側に頼るか」で使うモデルを分けます。背景だけAIに作らせ、テキストはFigmaやPhotoshopで載せるならNanoで十分な場面も多く、メインビジュアルを一発で決めたいときだけNano Banana Proを使うとコストの読み違いを避けやすくなります。

現場で安定するパターンは、「無料のGemini画像生成でラフ → Nanoで量産背景 → Nano Banana Proは月数枚の“看板枠”だけ」という役割分担です。これなら、AI画像禁止令が出るほどの料金暴走を避けつつ、CVに効く要所だけをNano Banana Proのクオリティで押さえられます。

「Nano Bananaは安全？」規約・SynthID・フェイク対策を“ガバナンス目線”で読み解く

Gemini Nano Bananaは、LPやSNSの画像生成には魅力的ですが、ガバナンスを外すと一瞬で「コンバンは禁止令」が出る火力も持っています。ここでは、技術よりも社内を守るためのルール設計にフォーカスします。

私の視点で言いますと、Nano Bananaをきちんと回せるチームは、例外なく「技術資料＋社内ルール」をセットで用意しています。

SynthIDとウォーターマークの正体｜識別技術が守ってくれる範囲と限界

SynthIDは、Googleが生成画像に埋め込むウォーターマーク技術です。よくある誤解は「SynthIDがあるからフェイク対策はOK」という発想ですが、現場で効いてくるのは次の3点です。

• 守ってくれる範囲

  • 「これはAI生成画像か」を機械的にチェックできる
  • クリエイティブの出どころを追跡しやすくなる

• 守ってくれない範囲

  • 合成内容の善悪判断
  • モデルやタレントへの肖像権侵害
  • 医療・金融・ビフォーアフター表現の広告審査

SynthIDは「防犯タグ」であって「保険証」ではありません。
広告出稿やオウンドメディアでは、人が“文脈と意図”をチェックする前提ツールと位置づけるのが安全です。

商用利用・販売・二次利用のチェックポイント｜利用規約とプラットフォームごとの違い

Gemini画像生成は商用利用が視野に入っていますが、プラットフォームをまたぐとルールが変わります。最低限、次の観点で整理しておくと迷いにくくなります。

ポイントは、「Geminiの規約」＋「使う場所の規約」をセットで読むことです。
例として、同じNano Banana画像でも、以下のように扱いが変わります。

• 自社LP: 自社ポリシーと広告審査ガイドラインを優先

• ECモール: モール規約の「AI画像」「モデル写真」の条文を優先

• SNSキャンペーン: プラットフォーム規約＋各国の広告ガイドラインを優先

規約は「読んで終わり」ではなく、自社用の一枚シートに翻訳すると運用が一気に安定します。

ディープフェイク・誤用を避けるための社内ルール例｜ガイドラインと承認フロー

フェイク問題で炎上したケースを見ると、技術よりも“誰が止めるのか”が決まっていないことがほとんどです。Nano Bananaを安心して使うためのミニマムルールを挙げます。

1. やってはいけない表現リストを先に作る

• 実在人物そっくりの「写真風」生成

• 医療・ダイエットのビフォーアフター画像

• 金融・投資で「利益保証」を連想させるイメージ

• 版権キャラ、類似ロゴ、実在ブランドの模倣

これをテンプレとして、プロンプト作成者全員に共有します。

2. Nano Banana画像の承認フローを明文化する

• 生成者: デザイナー・マーケ担当

• 一次チェック: ブランド担当（トーン＆マナー、世界観）

• 二次チェック: 法務・コンプラ（必要な案件のみ）

3. メタ情報を残す運用ルール

• 使用モデル名（例: Nano Banana Pro）

• 生成日・生成者

• 元写真の有無（写真をベースにした編集かどうか）

• 使用媒体（LP、バナー、SNS、店頭POPなど）

これを画像ファイル名＋共通スプレッドシートで残しておくと、「どこまでAIか」「誰が作ったか」を後から説明しやすくなります。

4. 教育と棚卸しのサイクル

• 四半期ごとに「危なかった表現」「審査落ちしたクリエイティブ」を棚卸し

• 実例ベースでガイドラインを更新

• 新メンバーにはオンボーディング時に30分のレクチャー

LPやSNSの現場では、ガバナンス＝スピードを落とすものと捉えられがちですが、Nano Bananaのように出力スピードが速いツールほど、「ルールを決めた方が最終的に速い」と体感するケースが多くなっています。安全ラインを決めきることが、結果的に攻めたクリエイティブを量産する近道になります。

現場で本当に起きているトラブル集｜「Nano Bananaを入れたら逆効果だった」ケースと対処法

「Gemini Nano Banana入れたら制作が一気にラクになりそう」と思って走り出した結果、LPのCVが下がったり、広告審査で連敗したり、しまいには「AI画像禁止令」まで出ているチームがいるのが現実です。ここでは、Web担当者が本当に踏んでいる“地雷”だけを3パターンに絞って整理します。私の視点で言いますと、ここを押さえておくだけでNano Banana導入の成功率はかなり変わります。

ブランドトーン崩壊でCVが落ちるパターン｜世界観バラバラ画像の見抜き方

よくあるのが「メインビジュアルだけNano Banana Pro、本⽂ブロックは無料モデルや別ツール」という構成で、世界観がバラけて離脱率が跳ねるパターンです。

典型的な崩壊ポイントは次の3つです。

• 背景の色温度が毎ブロックで変わる（青→オレンジ→グレー）

• キャラクターの顔立ち・年齢がページごとに違う

• スマホ表示で人物の頭や商品がトリミングされる

実務では、AIモデルよりもアスペクト比と「ブランド・ルック」の定義が欠けているケースがほとんどです。

世界観を崩さないためのチェックリストは次の通りです。

• 先に「LPで使うアスペクト比」を固定する（例：ヒーロー16:9、セクション内1:1）

• 「ベースカラー3色」「撮影角度2パターン」をドキュメント化し、プロンプトにも毎回明示

• Nano Bananaで作るのは“世界観の軸になる2〜3枚”に絞り、残りはそれを参照画像にして生成

特に参照画像（写真×AIフュージョン）をNano Bananaに食わせる運用にすると、既存サイトや実写素材との一貫性が取りやすく、CV落ちを防ぎやすくなります。

広告審査で落ちるAI画像の共通点｜ビフォーアフター・医療・金融まわりの要注意表現

AI画像が問題なのではなく、「やり過ぎた表現」が一気に量産されてしまうのが怖いところです。特にGoogle広告やSNS広告でNGを食らいやすいのが、ビフォーアフター・医療・金融の3領域です。

審査落ちしやすいAI画像の傾向を整理すると下記のイメージです。

• ビフォー画像が極端に不健康・汚い

• 医療系で「医師の白衣＋診断っぽいシーン」を誤解を招く形で表現

• 投資系で「現金の山」「グラフが一直線に右肩上がり」

AIは「ドラマチックにして」と指示すると、平気でこのラインを超えてきます。プロンプトで安全側に振ることが重要です。

安全寄りに修正する指示例を挙げます。

• 「誇張されたビフォーアフターではなく、変化は控えめに」

• 「医療行為ではなく、セルフケアをイメージさせる日常シーン」

• 「投資で必ず儲かる印象を与えない、落ち着いたグラフ表現」

Nano Bananaは写真編集やフィギュア化が得意な分、リアル過ぎて“フェイクっぽく”見える罠もあります。広告用は、あえて少しイラスト寄りのスタイルでトーンダウンさせると、審査も通りやすく、ユーザーからの違和感も抑えられます。

料金の読み違いで“AI画像禁止令”が出る組織｜Proの乱用とバッチ生成の落とし穴

最後に、マーケ責任者が一番怒るのがここです。「無料枠で様子見のつもりが、気づけばPro課金が跳ねていた」というパターン。

よくある失敗パターンを整理します。

• ディレクターとデザイナーがそれぞれNano Banana Proでバッチ生成を連打

• コンセプト未決のまま「とりあえず100枚出して比較」運用

• カット数単位でなく「試行回数」で料金が積み上がる構造を把握していない

シンプルな役割分担の例を表にすると、次のようなイメージです。

要は、「無料で構図と方向性を決めてから、Proは“本番スロット”だけに使う」運用にするかどうかでコストのブレ幅が激変します。

チームでのルール化のポイントは3つです。

• Proを使ってよい用途と枚数を事前に決める（例：1LPにつきHero2案まで）

• バッチ生成は「コンセプト確定後のみ」解禁する

• 毎月「生成枚数と採用枚数」の比率を振り返り、無駄打ちを削る

このあたりを最初に決めておくと、「気づいたら請求が爆増していて、上層部からAI画像ストップが出る」という悲しい展開を避けやすくなります。Gemini Nano Bananaは強力なツールですが、料金設計とブランド設計を同じテーブルで管理してこそ、LPとSNSで本当の威力を発揮します。

他社AI（Midjourney・DALL·E・Firefly）との本音比較｜Nano Bananaをどこに組み込むか？

「全部Gemini Nano Bananaでやるか、Midjourneyを残すか」で迷い始めたら、発想を切り替えたほうが早いです。
キモは「どれが一番キレイか」ではなく、LP・SNSの制作フローのどこに置くかです。

世界観づくりはMidjourney、編集はNano Banana？役割分担で考える

感覚としては、次のような“持ち場分け”が一番事故りにくいパターンです。

Midjourneyは「世界観のパンチ」は強い一方、既存写真とのフュージョンや細かい編集は弱い場面が出ます。
Nano Bananaは、Google Geminiのテキスト理解とマルチモーダルを生かして、写真ベースの編集前提モデルとして扱うと、一気に噛み合います。

私の視点で言いますと、LP運用でCVを取りにいくなら「世界観設計はMidjourneyで早めに固め、正式撮影や既存素材と合わせる段階からNano Banana Proにスイッチ」が一番安定しやすいです。

テキスト・ロゴ入りバナーに強いのはどれか｜解像度・タイポグラフィ・日本語対応

Web担当者が一番モメるのが「テキストが読めない」「ロゴが崩れる」問題です。
ここは感情ではなく、どのツールに何を任せるかを先に決めておくと楽になります。

ポイントは、テキストはFigmaやCanvaで後入れする前提でImageを作るかどうか。
Nano Banana側でやるなら、プロンプトに「上3割は何も置かない」「右下にロゴ用の白い余白を確保」など、トリミングとタイポグラフィを意識した指示を必ず入れておくと、スマホでの崩れをかなり防げます。

ガバナンスと利用規約の読み方｜企業利用で“攻めていいライン”の決め方

どの画像生成AIをメインにするかより、BtoB現場だと「どこまで攻めてOKか」を事前に線引きしているかのほうが効きます。特に人物・フィギュア・写真加工まわりは、次の3点をツールごとに分けて整理しておくと安全です。

1. 商用利用と販売範囲

   • 広告バナー、LP、印刷物、ノベルティまで含めてOKか
   • ストックフォト的な再販売がNGかどうか

2. 人物画像・フィギュア化のルール

   • 実在人物の写真をアップロードして編集してよい範囲
   • 有名人・版権キャラクターを想起させるプロンプトの禁止ライン
   • SynthIDのようなウォーターマーク機能があるか、削除禁止か

3. ログと承認フロー

   • どのツールで生成したimageか、モデル名（Nano / Nano Banana Pro / Imagen 3など）を必ず記録
   • 「ビフォー写真」「プロンプト」「生成日時」を残し、広告審査や社内監査で説明できる状態にしておく

ガバナンス面で見ると、Google系はWorkspaceやVertex連携を通じてアクセス権やログ管理をまとめやすいのが実務では効いてきます。
Midjourneyや単体SaaSは、デザイナー個人アカウントに閉じがちなので、「期首に世界観づくりだけMidjourney、その後の本番運用はGemini Nano Banana側に寄せる」と決めておくと、社内ルールがシンプルになります。

攻め方の指針は、「世界観づくりは多少派手でもOK、本番LP・広告で使う人物とフィギュア化はガイドラインどおりに堅く」という二重構造にしておくと、マーケと法務の両方が納得しやすくなります。

明日から試せる「Nano Banana導入チェックリスト」｜あなたの業務にどう組み込む？

「MidjourneyもChatGPTも触った。でもGemini Nano Bananaは“どこから本番投入していいか”が怖い。」
そのモヤモヤを、明日からのチェックリストレベルまで落とし込みます。

まず無料で検証すべき5つのユースケース｜LP・SNS・マニュアル・社内資料・グッズ案

私の視点で言いますと、いきなりメインKVをNano Banana Proで攻める現場ほど炎上もCVダウンも起きやすいです。まずは無料枠中心で、次の5パターンをテスト用サンドボックスにします。

1. LP内サブビジュアル

   • メインは既存写真、セクション見出し用にNano Bananaでイラスト・アイコンを生成
   • アスペクト比は「1:1 or 4:5」で、スマホのトリミング崩れを確認

2. SNS用告知画像（X・Instagram）

   • テキストは後入れ前提で、背景画像だけGemini画像生成
   • 投稿後のインプレッション・クリック率を既存デザインと比較

3. マニュアル・ヘルプ記事の説明カット

   • UIや手順の図解を、シンプルなイラストスタイルで生成
   • ここでプロンプトのテンプレート化を進めておく

4. 社内資料（提案書・コンセプトボード）

   • クライアント提案用の“世界観案”だけNano Bananaで量産
   • 「採用された案だけProで高解像度作り直す」フローを想定

5. ノベルティ・グッズ案（フィギュア・ステッカー）

   • ミニキャラ・ナノバナナ風キャラクターの方向性確認
   • 実際のフィギュア化は外部業者前提で、ラフだけAIに任せる

この5つは、審査リスクが小さい・世界観テストに向く・無料利用に収まりやすいという共通点があります。

社内で合意すべき“3つの決めごと”｜用途・予算・ガイドライン

「とりあえず触ってみて」で始めると、3カ月後に“AI画像禁止令”が出ます。先にこの3つを決めておきます。

1. 用途の線引き

2. 月次予算の“上限額”ではなく“枚数”を決める

   • 例: 「Proで使うのは月30枚まで」「LPごとにメイン3枚まで」
   • API利用時は「バナー1本あたり何パターンまで生成するか」を明文化

3. ガイドライン（簡易版）を1枚で用意

   • NG: 実在人物に酷似、センシティブな医療・金融のビフォーアフター
   • 必須: SynthIDやウォーターマークの扱い方、クレジット表記要否
   • 保管: 生成画像はプロジェクト単位フォルダに集約し再利用可否をメモ

この3つをシート化し、マーケ・デザイナー・法務・営業で共有しておくと、後から「そんなつもりじゃなかった」が激減します。

失敗しないAPI・有料プランの選択手順｜利用回数とチーム構成から逆算する

Gemini Nano BananaをAPI連携やProで本格導入するかどうかは、“テンション”ではなく“枚数×関わる人数”で決めます。

1. まずは手動運用で1カ月ログを取る

   • Google AI StudioやGeminiアプリで
     • 何枚生成したか
     • うち採用枚数はいくつか
     • Pro相当解像度が必要だった場面
       をスプレッドシートに記録。

2. LP・SNS単位で“必要枚数”を見積もる

   • 例:
     • LP1本: メイン1枚＋セクション用4枚＋バナー2枚 = 7枚
     • SNS: 週3投稿×4週×バリエーション2 = 24枚
   • 「本番でProを使うのはメイン＋広告用の計10〜15枚」に絞るイメージを持つ。

3. チーム構成からツール選択を分ける

4. API導入は“3つの条件”を全部満たしたら

• 同じプロンプト・スタイルの画像を毎月50枚以上作る

• デザイナーが「生成→調整」にかける時間がボトルネックになっている

• システム担当がJavaScript / Python / REST APIの最低限のメンテを引き受けられる

このラインを超えたら、Nano Banana Proを“メインビジュアル専用スロット”としてAPI化し、その他は無料枠で回すのが、料金読み違いを防ぐ王道パターンです。

Gemini nanobananaは、触るのは簡単でも「どこまで本番に入れるか」を誤ると一気にカオスになります。今日のうちにこのチェックリストをチームで擦り合わせておくと、明日からの検証が一気に“攻めやすくて安全な実験”に変わります。

この記事を書いた理由

宇井和朗（株式会社アシスト代表）として、ここ2年ほどで約900社のLPとSNS運用にAI画像を本格導入しましたが、GeminiのNano Bananaを正しく設計に組み込めた企業は一部でした。CVが2割落ちているのに、原因が「解像度」ではなくアスペクト比とテキスト配置だと気付けない例を何度も見てきました。
ひどいケースでは、制作会社が無料前提でNano Bananaを提案し、実際はProとAPIを無制限に叩いた結果、月数十万円単位で広告費が圧迫され、経営会議でAI画像全面禁止になった企業もあります。
私自身も社内テストで人物のフィギュア化を試した際、規約ラインを甘く見て広告審査に連続で落ち、クリエイティブ差し替えで深夜対応になったことがあります。SynthIDや商用利用の扱いを先に整理していれば防げた失敗でした。
机上の比較記事ではこうした現場の失敗パターンが共有されず、各社が同じ壁にぶつかっています。本記事では、Googleパートナーとして得た知見と、自社案件で積み上げた数字を前提に、Nano Bananaをどの業務フローにどう組み込み、どこまで無料で検証し、どこから有料のProやAPIに踏み込むかを、現場がそのまま真似できるレベルで言語化しました。

執筆者紹介

宇井 和朗（株式会社アシスト 代表）

株式会社アシスト代表。Webマーケティング、SEO、MEO、AIO（AI Optimization）、ITツール活用、組織マネジメントを軸に事業を展開する経営者。
宇井自身が経営に携わり、創業から約5年で年商100億円規模へ成長、その後年商135億円規模まで事業を拡大。SEOやMEOを中心としたWeb集客戦略、ホームページ設計、SNS運用、ITツール導入、組織設計を一体で構築し、再現性のある仕組み化を実現してきた。

これまでに延べ80,000社以上のホームページ制作・運用・改善に関与。Googleビジネスプロフィールを活用したローカルSEO、検索意図を重視したSEO設計、Instagram運用代行、AI活用によるコンテンツ最適化など、実務に基づく支援を行っている。
机上の理論ではなく、経営者としての実体験と検証データを重視し、Googleに評価されやすく、かつユーザーにとって安全性と再現性の高い情報発信を行っている。Google公式検定を複数保有。