「NanoBanana2」が理解る！「Pro」との違いを徹底比較

＜記事内容の要約＞

・新モデル「Nano Banana2」とNano Banana Proとの比較実験特集。同一プロンプトで漫画や作画補助・多人数生成・インフォグラフィックなどさまざまな条件で実験

・絵作りの安定感や漫画系のタスクはPro優勢。一方で 文字レンダリングは2が強いが、不要文字の混入も起きやすい。

・総じて、高速・廉価な新世代のベーシックモデルという印象。AIイラストや作画補助、漫画用途なら「Pro」が最上位モデルのまま。

【2026/03/04更新】「ComfyUIでのAPIノード生成」を追記しました。（目次参照）

こんばんは、スタジオ真榊です。今回は、Googleの最新画像生成モデル「NanoBanana2」の実力検証特集です。2025年11月公開の「NanobananaPro」がいまだ界隈トップクラスの使いやすさと性能の高さを見せつける中、突如デビューした新・フラッグシップモデル。公式の説明では生成速度の速さやコスト面が強調されていますが、肝心のAIイラストや漫画作りにおける実力がどの程度変化したのか、いつも通り実践で確かめました。

具体的には、漫画生成や線画の着色、インフォグラフィック作成など、10種類の生成を全て同じプロンプトで実施。Proと２の生成結果の違いを分かりやすく比較しています。それらの結果を踏まえて、それぞれのモデルの取り回しやGemini、Freepikでの使い勝手の違いなどを考察しました。【約20,000字】

目次

Nanobanana2とは

NanoBanana2を使うには

　　・これまで通り「Pro」で生成するには？

　　・各種プラットフォームでも生成可

　　・ComfyUIでのAPIノード生成　NEW!

検証開始

　検証１．キャラクター編集

　検証２．漫画生成

　検証３．イラスト補助

　検証４．複数キャラクター生成

　　＜多人数生成＞

　検証５．写真加工

　検証６．スタンプ作成

　検証７．ポーズ指定

　検証８．画風の再現

　検証９．インフォグラフィック作成

　検証10．記事サムネイル作成

総評

　　・次は「NanoBanana2pro」が出る？

Nanobanana2とは

「NanoBanana2」（正式名称・gemini-3.1-flash-image）は、Googleが2026年2月26日に公開した高速・低コストな最新画像生成モデルです。Geminiのアプリにも同日からさっそく実装され、「🍌画像の作成」ボタンを選択した状態で画像生成を依頼することで、無料ユーザーでも使用できるようになりました。

NanobananaPro（正式名称・gemini-3-pro-image）との最大の違いは、高速性と低コスト化。Google検索でリアルタイムな情報・画像を入手し、「Pro」並みに高品質な画像を、より高速・低価格で生成できるようになっています。

よって、2は「Proのさらに凄い版」というよりは、無印版NanoBanana（gemini 2.5 flash image）の後継モデルというイメージ。快速性を重視したFlashモデルですので、重い一発を得意とする「Pro」に対して、ユーザーとジャブのように何度もやりとりを重ねながらブラッシュアップしていくような使い方に向いたモデルのようです。

　　　　　▲Geminiに頼むとNanoBanana2を使った画像生成ができる

API利用料金で比べると、「Pro」が1枚あたり約20円なのに対し、「2」は半額の10円程度で生成できます。といっても、単なる廉価版というわけではなく、文字のレンダリング機能やアスペクト比・解像度の指示精度、プロンプトへの忠実度などは「Pro」よりも進化しているとのこと。 今回の特集では、そのあたりの実力差を詳しく調べていきたいと思います。

NanoBanana2を使うには

NanoBanana2は「Gemini」にメイン画像生成モデルとして統合されたほか、通常のWeb検索からも利用できるなど、Googleの各種サービスに順次導入が進んでいます。

Google検索上でLLMと対話できる「AIモード」や、画像検索サービス「Googleレンズ」上でも、しれっと利用可能になっています。他にも「Google AI Studio」や「Google Cloud」といったサービスでもプレビュー利用が可能になっているほか、変わったところでは「Google Ads」で広告を作成する際の提案機能として実装されており、Google全体のサービスに深く根を張っているようです。こうしたさまざまな用途に、精度と高速性を兼ね備えた「２」はぴったりというわけですね。

・これまで通り「Pro」で生成するには？

ところで、Geminiでは「2」が「Pro」に代わって標準の画像生成モデルになりましたので、普通に画像生成を頼むと必ず「2」による生成が始まります。これまで通り「Pro」をGeminiで使いたい場合は、有償プランの「Google AI Pro」（月額2,900円）か「Ultra」（月額36,400円）を契約した上で、いったん「２」で画像生成を行ったのち、「🍌Proでやり直す」を選択することで生成が可能です。

「えっ、始めからNanoBananaProで生成できないの！？」と思ってあれこれ調べてみたのですが、"「AI Pro」と「Ultra」のユーザーは、専門的なタスクのために引き続きメニューから従来のProモデルを選択できるという"などとする記事がある一方、Google公式のFAQでは上記の「🍌Proでやり直す」ボタンでの生成方法しか案内されていませんでした。

それまで課金して使っていたモデルがある日突然便利に使えなくなるのは非常に不便ですので、ここはぜひ改善してもらいたいところですね。（Gemini上で直接Proを使った生成ができるやり方をご存じの方がいらしたら教えてください…）

・各種プラットフォームでも生成可

もちろん、「Freepik」や「Sousaku.AI」など、Google以外の各種画像生成系プラットフォームでもNanoBanana2による利用が可能となっています。GeminiではProとの使い分けが気軽にできなくなってしまったので、NanoBananaを使うならこうした外部プラットフォームが主戦場になるのかなと個人的には感じています。

こちらはFreepikのモデル選択画面。Freepikでは、NanoBanana2は2Kサイズまで無制限モードに対応していますので、Premium+プランに加入していれば月1000回までクレジット消費なしで高速生成できることになります。これはNanoBananaProと同じ扱いですので、2の特色である「低コスト」部分は享受できないことになってしまいますね。

Webブラウザ版だと複数同時のバッチ生成が許可されていないので、もしガチャしたい場合は1回1枚ずつの生成を連キューする形になります。ちょっとケチですよね。ここが4枚同時生成できるようになるなら、Proより2を選ぶ強い理由になるので、ぜひ改善してほしいところです。

ちなみに、Freepikの料金表はこちら。

ややこしいので簡単にまとめますと、NanoBananaPro/2が一定量使い放題のPremium+プランは月額5,850円、年払いで3,656円。月払いプランなら月45,000クレジット（次月繰り越しなし）、年払いプランなら年540,000クレジットを自動付与されます。NanoBanana2/proは無制限モードをオンにすることで月1000枚まではクレジット消費なしで画像生成することができ、1000枚を超えると低速で無料生成か、1枚あたり75-150クレジット消費して高速生成を維持するか選ぶ仕組みです。（※記事執筆現在）

FreepikではNanoBananaProに準じる性能で同時4枚・4K生成できる「Seedream5.0Lite」などの別モデルも充実してきています。どれか一つを毎回使うというよりは、枚数優先か、品質優先か、一貫性重視か…といったそのときどきのタスクによってモデルを選ぶのがよさそうですね。

・ComfyUIでのAPIノード生成

基本的にはオンラインサービスで生成するNanoBananaモデルですが、ComfyUIでも、購入した「クレジット」を消費することで生成を行うことができます。下図のような公式ワークフローを画面左の「ワークフロー」一覧から呼び出すことができ、NanoBanana2とProそれぞれでの画像生成が行えます。

デフォルトでは2枚分の入力ノードしかありませんが、最大14枚まで増やすことができます。生成サイズは1/2/4Kから、アスペクト比も各種比率から選択式。日本語での自然言語指示が可能です。

消費するクレジットは生成枚数ではなく使用したトークン数に対応しており、生成後に上のスクリーンショットのように消費クレジットが表示されます。基準は以下の通り。（公式サイトの料金表はこちら）

＜NanoBanana2＞

gemini-3.1-flash-image-preview：100万トークンあたり12660クレジット。

目安は2Kまでなら～14.7クレジット、4Kサイズなら～26クレジット消費。

＜Pro＞

gemini-3-pro-image-preview 100万トークンあたり25320クレジット。

目安は2Kまでなら～28.3クレジット、4Kは50.6クレジット消費。

ComfyUIにおける記事執筆現在のクレジットのレートは、5ドル（約788円）で1055クレジットなので、1クレジット＝1.33円くらいです。あらあらですが、2Kサイズの場合、「Pro」なら1枚40円前後のところ、2では1枚20円前後で生成できる計算です。こう書かれるとずいぶんお安い感じですね。

ComfyUIにおけるクレジット課金については、こちらのSeedream4記事でも触れています。Freepikなどを年払いするほどでもないくらいなら、都度課金するのもよいですし、何より普段の生成ワークフローにNanoBananaをノードとして組み込めてしまうのがメリットですね。

ちなみに、上のスクリーンショットの生成では、1024x1024pxの生成にかかった時間が「2」で34.5秒、「Pro」で45.2秒でした。物凄くざっぱくではありますが、「2はProの半額で、1.3倍くらい速く生成できるが、ちょっと性能が控えめ」ーくらいのイメージになろうかと思います。

▲APIノードを使って「NanoBanana2」で生成した画像

▲APIノードを使って「Pro」で生成した画像

検証開始

さて、モデルについての概説はこのあたりにして、さっそく本題の比較検証に入っていきたいと思います。今回の検証もいつもと同じ、Premium＋プランを年払い契約しているFreepikを使ってやっていきます。

画像サイズはこのように、2、Proとも各種アスペクト比が選べます。「auto」にすると、指示を基にモデルがアスペクト比を自己判断しますが、入力画像と同じ比率が踏襲されることが多いようです。（基本的には１：１の正方形で検証しますが、横長や縦長がふさわしい題材の場合は比率を変更して生成することもあります）

Freepikでは解像度は1K/2K/4Kが選択可。せっかく無制限モードが使えるので、基本的には2Kサイズで検証を進めていきます。

検証１．キャラクター編集

まずはスタンダードなキャラクター画像の編集から試していきます。入力画像はこちらの全身図。

左側が「Pro」、右側が「2」。全く同じプロンプト・解像度・比率で生成しています。

指示：この全身図を三面図にして。正面・横から・背後から

「2」はレンダリング能力が上がったことをアピールしたいのか、特に指示していなくても文字がよく出ます。避けたい場合は「文字は不可」などと言い添えるとよいようです。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：腕組みをさせて、呆れた表情にして。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：バニーガールの服装にして。ポーズや表情はそのまま。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：この女の子が、最も魅力的だと思われるポーズや背景を考えて、一枚の完成イラストにして。

「2」はなぜか腕が増殖。この現象はProでは一度もなかったことですが、２では複数回ありました。ミナちゃん以外では起こらないので、どうも首のヘッドホンが悪影響を与えているらしい。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：この子がベッドの上で横たわってドン引きした表情で頬を赤らめてこちらを見ている主観イラストにして。

Proは生成拒否。Freepikから未成年のアダルト表現についての警告文（永久BANもありえるとの内容）も別個に表示されました。2はまた腕が増殖していますね。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：白い背景を、コンビニの前に変更して。女の子は地面に座っている。

Proはもろにファミマになりました。2はちょっと気を使ったのか、それとも何らかの配慮規制が入ったか、謎のチェーン「MEGAMI-YA」に。好みもありそうですが、細かな文字の生成では２に軍配が上がりそうですね。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

【寸評】おおむねProと2で大きな違いは感じられませんでしたが、一部の生成結果では2だけミナちゃんの腕が増殖する現象が起きました。生成速度は、Freepik上では特にどちらが早いとは感じられませんでしたが、公開直後のモデルでアクセスが過重になっていた可能性もありますので、あまり参考にならないかも。

文字レンダリングは公式の説明通り、2のほうが上手そうですが、「自分…文字やれます！」とばかりにやたら盛り盛りにしてくる印象があり、ちょっとうるさいかもしれません。

検証２．漫画生成

ここからは漫画生成のテストです。漫画ではある程度動きが出てくるので、側面や背面も生成しやすいように、入力画像は立ち絵ではなくこちらの3面図に変更しました。（さきほどNanoBanana2で生成したもの）

指示：この女の子の平日の1日を描いた1ページのカラー漫画を作って下さい。コマの読み順は日本式に、右上から左下に向かってください。起床から登校、授業風景やランチ、放課後、そして就寝までを描きます。セリフも日本語の吹き出しで自然に入れてください。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

今回初の漫画生成。4:3の縦長指示です。「ガリッ」「キラン」などのふさわしくない擬音が出るのはどちらも同じで、さほど実力差は感じられませんね。「２」はこの余計なかっこ（）書きが入ってしまうことがよくあるようです。

指示：この女の子のコミカルな1ページのカラー漫画を作って下さい。画像生成AIにちなんだネタで、きちんとオチも作って下さい。セリフも日本語の吹き出しで自然に入れてください。コマの読み順は日本式に、右上から左下に向かうようにしてください。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

「オチも作って」と頼みましたが、漫画の出来はどちらもイマイチですね…。「２」のほうは、入力画像の3面図に引っ張られてしまっています。

指示：この女の子のコミカルな1ページのカラー漫画を作って下さい。セリフも日本語の吹き出しで自然に入れてください。コマの読み順は日本式に、右上から左下に向かってください。「ナノバナナなんたら言うのがやべーらしい！私もAI美人にしてもらお！」 「えっこれ私！？」（赤眼鏡をかけたブサイクがPC画面に映る）「キャラデザが令和にはポリコレすぎる！えーとボンキュッボンのムチムチボディで…」カチャカチャ…「もうやだー！」（オチ。画面にムキムキのボディビルダーの体に顔だけこの女の子のキャラクターが出る）

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

毎度おなじみのネタ。「Pro」は一部文字が乱れましたが、ほぼ完璧に意図を汲むことができました。「２」はなんというか、入れなくてもいいところで文字をもりもり入れてきて、結果破綻する…みたいな現象が起こりやすいようですね。ムキムキミナちゃんもディスプレイからはみ出ています。

最後に、全コマ細かく指示したプロット指示で生成してみます。まず先に生成結果から。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

プロンプトは以下の通りです。そこまではっきりした実力差はありませんが、個人的にはProの方が好きかな。吹き出しの「しっぽ」の方向は両方ともミスしていますし、オチの表情などは変えないと分かりにくいですね。

指示：4コマ漫画生成。年内最後の仕事を終えて疲れて電車に乗った女の子が、サラリーマン２人の会話を聞いてほっこりする話。

スタイル： カラーの漫画調。

構成： 9:16の縦長レイアウト。上から下へ4つのコマが並ぶ4コマ漫画形式。

メインキャラクター：ミナちゃん（@img1 ） ポニーテール、髪の内側に緑のインナーカラー、赤いフレームの眼鏡をかけたセーラー服の女性。コマごとに服の細部が変化しないよう気を付けること。

サブキャラクター：電車に乗り合わせたサラリーマン２人。１人は金髪の白人でケントデリカット似。もう１人は同僚の日本人男性。スーツにコートを着ている。コマごとに服の細部が変化しないよう気を付けること。

【1コマ目】

描写： デスクワークに没頭する主人公。

内容： 凄まじい気迫でパソコンを叩く女性。書類が山積み。背景には「うおおおおお」という大きな描き文字と、横方向の流線（スピード線）。たくさん汗をかいている。

テキスト： 右上にナレーション枠「年内出勤最終日ー」

【2コマ目】

描写： 夜の山手線の電車内。

内容： 座席に深く腰掛け、精魂尽き果ててぐったりしている女性。口から白い魂のようなものが出ている。

テキスト： 右上にナレーション枠「ようやく何とかケリをつけて22:00に退社」

左下に向かいの座席からの会話フキダシ「ア～、ナンテイッタ？オサム…オサメマス？」

【3コマ目】

描写： サラリーマン二人の会話シーン。

配置： 右側に日本人男性（スーツ）、左側にひょうきんな感じの外国人男性（金髪、眼鏡をかけたケント・デリカット風、ベージュのコート）

内容： 日本人が教え、外国人が納得している様子。

テキスト（フキダシ）：右（日本人）：「仕事納まりましたかって…あ～なんだろ、Have you finished last workかな？」腕組みで考えている様子。笑顔。

左（外国人）：「オー…The last working day of the year」納得した様子

【4コマ目】

描写： 結末（オチ）。

内容： 疲れた様子ながら片手で親指を立てる（サムズアップ）笑顔で女性。目から漫画調の太い涙が流れている。

テキスト： 右にサラリーマン達の会話「ナンデオサムル？シゴトオワリデナイ？」「あ～なんでだろ…」左にモノローグ「仕事収まった人も収まってない人も、みなさん良いお年を」

検証３．イラスト補助

今度は、画像を白黒の線画にしたり、線画を着色したりといった作画補助性能を確認します。入力画像はそのまま、さきほどのミナちゃんの3面図を使用します。

指示：線画にして。

さほど大差ありませんが、「２」の方が黒がはっきりした感じがします。ただ、2は眼鏡に微妙に赤色が乗ってしまっていますね。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

今度は、いま「２」に線画化してもらった右側の３面図を新たな入力画像にして、着色テストを行います。

指示：この線画を着色して。背景は白、セーラー服は白、胸のリボンは赤、襟は紺色で眼鏡は黄色、瞳は青、髪の毛は金髪。スカートはチェック柄で黒地にネオングリーン。髪留めはブルーのシュシュ。セーターは黒。スニーカーは赤。

いずれも指示通りにできました。違いは、指定していないソックスの色と髪の毛の色の濃さくらいでしょうか。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

今度は、このラフを線画化できるか試します。（※このラフ自体、SDXLで生成したイラストをNanoBananaProで「かなり乱れたラフイラストにして」と依頼したものですので、私の画力ではありません）

指示：このラフを線画化して

比較的素直な線画化です。「２」はスカートのチェックやベタを入れているのが違いでしょうか。全体に「２」のほうがモノクロ画は濃くなる印象です。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：入り抜きのある線でペン入れして

入り抜きの概念を指示すると、線画というよりはペン画風になりました。こちらも２のほうが濃いですね。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：入り抜きのない均等な太さの線でペン入れして

今度は入り抜きのないバージョン。マウスでトレスしたような画像になるかと思いましたが、やはり「ペン入れ」という言葉がアナログ感を想起させるのか、背景も画用紙風になりますし、ハッチングやディティールが描かれてしまうようです。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

手描きしたラフを線画にしたいときに、背景が画用紙風になってしまったり、ハッチングや黒ベタが多用されたりすると着色がやりにくくなってしまいますので、次のように細かく指示してみます。

指示：このラフを線画化してください。背景は完全な白で、ハッチングやグレースケール、黒ベタは不可。輪郭だけを正確に入り抜きのある線で抜き出してください。

これは明確に実力差が出ました。「Pro」は意図を的確に読み取っていますが、「2」は背景を真っ白にできず、髪のハイライトやディティールも描き込みすぎているきらいがあります。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

真っ白にできなかった「２」のほうの線画は、Clipstudioで「色調補正▶2値化」するとこのような感じにできます。

さらに「輝度を透明度に変換」するとこのように線画だけを取り出せます。ディティールのハッチング部分は手作業で消す必要がありますが、トーンカーブやレベル補正でももう少し綺麗にできるかと思います。

検証４．複数キャラクター生成

今度はこちらの2枚を参照させて、複数キャラの生成を忠実にできるか確認します。

指示：この二人のキャラクターが商店街で白熱したバトルを繰り広げている画像を生成して。通行人が驚いた表情を浮かべている。片方がジャンプキックを仕掛け、もう片方がそれをガードしている。

指示のない文字をやたら入れ込んでしまう「２」の特色がよく出ているように見えます。さきほどの線画化同様、少し黄色がかって淡くなりがちな「Pro」に比べてはっきりした色使いになっているのも特徴ですね。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：格闘ゲーム画面。この二人のキャラクターが商店街で白熱したバトルを繰り広げている画像を生成して。片方がジャンプキックを仕掛け、もう片方がそれをガードしている。左側に眼鏡のキャラクター、右側にセーターを着た眉の太めなキャラクター。画面上部に体力ゲージやキャラクターの顔のアイコン、残り時間表示、画面下部にスーパーコンボゲージ。左のキャラの名前表示は「MINA」、右のキャラの名前表示は「AYAKA」。ヒットしたエフェクトも描画されている

これは「２」のほうが格ゲー風にはなっているような気がしますね。レンダリング機能の向上が寄与している感じがします。コマンド入力を無駄に入れてしまったり、余計な気を回してしまうのが欠点。

＜多人数生成＞

次はより難しい、多人数合成です。公式の説明や報道によると、

Proは「入力画像14枚（14人）までの合成が可能で、一貫性は5人までなら保つことができる」、２は「最大5人のキャラクターや14のオブジェクトを1つのワークフロー内で一貫して描写できる」ということですので、基本的には同じ性能のようですね。5人を超える画像生成だと、容姿がどう変化するのか気になります。

Freepikでは12枚までしか入力できない仕様でしたので、まずはこちらの12人のキャラクター画像を用意して、生成を行ってみました。

指示：12人の個性豊かなキャラクターたちが集合写真を撮っている。全員ぎゅうぎゅうに身を寄せて、楽しそうにポーズを取っている。

「Pro」は11人までしか生成できませんでした。茶髪で黄色い服を着た子があぶれてしまったようですね。「２」は12人いますが、よくみると着物姿のキャラの１人（金髪）がピンク髪の子と混同されています。

どちらも「キャラ6人以上の一貫性の保証はできないけど、それなりに頑張れますよ」という感じですね。あまり優劣を感じません。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

今度はキャラクターを5人に減らします。

指示：5人のキャラクターたちが集合写真を撮っている。全員ぎゅうぎゅうに身を寄せて、楽しそうにポーズを取っている。俯瞰図で、それぞれほほを引っ張ったり肩を組んだりしている。背景はパーティー会場。

こちらも優劣はあまり感じられませんね。5人までならきちんと一貫性を保てるようです。少し興味深いのは、入力画像で弱気そうなキャラは弱気そうに、パワーキャラっぽいキャラは自信ありげなジャイアンポーズで描写されていること。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

今度は「間違い探し」テストをやってみます。入力画像はこちら。これの一部を指示通りに変化させ、間違い探しができる差分を作れるかという実験です。

指示：次の５つの変更を加え、他は一切変えないでください。

①左下のロングヘアで紫色の目の女性をカメラ目線にしてください。

②背景の風船を一つだけ減らしてください。

③右下の赤いプレゼントボックスを青くしてください。

④右上の赤い髪の女性のほほに張られているバンドエイドを消してください。

⑤背景に舞っている紙吹雪を一つだけ増やしてください。

＜Proによる差分＞

左が入力画像で、右が「Pro」による差分です。

①カメラ目線：成功

②背景の風船を一つ減らす：左上の黄風船が消せている

③右下の赤いプレゼントボックスを青く：成功したが、すぐそばの風船も青くなった

④バンドエイドを消す：成功

⑤紙吹雪を一つだけ増やす：失敗。微妙に変化しているが、別の紙吹雪になった

＜2による差分＞

こちらはNanoBanana2による差分。

①カメラ目線：成功

②背景の風船を一つ減らす：成功（左下のピンクの風船？が消せている。そこ？）

③右下の赤いプレゼントボックスを青く：成功

④バンドエイドを消す：成功

⑤紙吹雪を一つだけ増やす：失敗。なぜかこちらも黄色の紙吹雪が赤になった

これはガチャするたびに結果が大きく変わる気もしますが、細かな指示はProも2も大きな優劣なくできそうです。Proに比べてコスト半分、さらに高速化してこの精度が出せるのはなかなか凄いですね。

検証５．写真加工

今度は、いつもの八千代橋の写真を読み込ませて、画風やアングルを変換してもらうテストです。

指示：白黒の漫画調にして。描き文字や集中線は追加しないこと。

珍しく、「Pro」のほうがしっかりしたベタが入って黒っぽくなりました。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：俯瞰にして。

ぱっと見た感じ、「Pro」のほうがまだ現実感のある推論ができていますね。「２」は真上からの鳥瞰図にしようとして、妙な感じになってしまいました。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：この場所がどこか推定して、地図を描いてください。該当する場所に赤いピンを立ててください。

NanoBanana2のGoogle検索能力を試したかったので、新しい検証方法を試してみました。オチから言ってしまうとどちらも架空の地図になってしまいましたね。一見「２」はおおっとなるのですが、じっくり見ているとあれこれおかしいので、もう一歩という感じです。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

ちなみに、本当の八千代橋周辺地図はこんな感じ。全然違いましたね。

今度は、さきほど「Pro」で線画化したこちらの画像を入力して、着色テストを行います。

指示：着色して、美しいアニメ調にして。青空、昼

いずれも線画に忠実にカラー化できていますが、Proは信号や標識の色が常識的に着色できていますね。「2」は標識が緑色になってしまったり、信号の色合いが微妙です。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

検証６．スタンプ作成

今度はLINEスタンプ風の画像生成です。入力画像は一番最初と同じミナちゃんの画像1枚のみ。

指示：このキャラクターのコミカルなLINEスタンプを作ってください。3x4の12種類で、日本語で「おはよう」「マジか」「やば」「ＯＫ」「ＮＧ」「それな」「おつ」「残像だ」「サンキュー」「ガッデム」「おつかれ」「ナイス」のセリフつきです。「残像だ」は敵の背後に瞬間移動するイメージ。キャラクターの容姿は一貫性を保ってください。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

これはProのほうが安定しているように見えます。ただ、「２」はレンダリング能力の高さで、より「LINEスタンプっぽい」文字にできています。ただ、「おつかれ」が「お¨っかね」になっていたり、並びが指示順と違ったり、妙な部分もありますね。

今度は、入力画像をスタンプ向きそうなデフォルメ版ミナちゃんにしてみます。プロンプトもやや難しめな内容に変更します。

指示：このキャラクターのコミカルなLINEスタンプを作ってください。3x4の12種類で、日本語の文字つきです。キャラクターの容姿は一貫性を保ってください。種類は以下の通り。〇（どや顔）×（あーな顔）いいね（親指立ててウインク）えぐ（笑顔。目は開いている）おっ（腕組みして、何かに気づいた顔）またね（バイバイ）現場からは以上です（アホ顔、マイク）それな（アホ顔、指さし）尊（笑顔でとじ目、真っ白に燃え尽きる）よく頑張ったなずっと見ていたぞ（全身金色のオーラ。髪も金髪に）グラボより肉買った方がよくない？（アホ笑顔）LoRAにするんでしょ！（涙目で赤面して叫ぶ）

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

今度は「2」のほうが「おっ」とか「尊」とかはよく意図が読めていますし、「グラボより肉買ったほうがよくない？」もきちんとできています。Proは順序通りに頑張れていますが、後半に行くにつれて怪しくなります。「それな」などはカワイイですが、ふさわしくない表情や指示の取り違えミスも多いですね。

プロンプト忠実性はここまでProの方が上のイメージでしたが、2はかなり肉薄しているか、場合によっては上回る場面もあるかもしれません。

検証７．ポーズ指定

以前の検証ではかなり苦労したバレエのポーズを取るテストです。このようにミナちゃんの画像とストック画像のポーズ写真の2枚を入力してみます。

指示：@img1 のキャラクターを @img2 のポーズに変更してください。手足の角度やカメラアングルなども含めて、完全に同じポーズにすること。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

これは見事ですね。どちらもポーズをきちんと再現できていますが、Proは余計な背景を加えず、靴も変更せず、カーディガンがふわっと浮かぶ様子も推論できています。「２」は靴の設置感やぴたりと静止している感じがうまくできていますが、脚部の服装が変容しています。ヘッドホンは外したほうが正解なような気もしますが、それぞれの考え方の違いやミスしやすいポイントが垣間見えて面白いですね。

検証８．画風の再現

次は、「画風の再現」ができるかどうかを試します。こちらの1枚目の画像に描かれている被写体（ミナちゃん）を、2枚目の画風（現在作っているオリジナルモデル）で描き直すことができるか？というテストです。

次のようなプロンプトを使用しました。

こちらが生成結果です。絵のタッチ、特に瞳のデザインはかなり似たのですが、服装や髪型、表情が引っ張られすぎていますね。背景も参照画像の背景が踏襲されてしまっていますので、プロンプトを書き換えます。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

指示：@img1 を @img2 のアートスタイルで再描画してください。背景や服装は変更しないこと。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

今度はかなりうまくいったようです。「Pro」も上手ですが「２」はハイライトの大きさやフラット感などがかなり似たように感じます。grin（ドヤ顔）な表情も踏襲されてしまいましたし、キャラデザがツリ目であること自体を画風と言ってよいのかは微妙ではありますが、変容してしまった画風を戻すこと自体は可能なようですね。

今度は、頭身の異なる画風踏襲ができるかをチェックします。こちらの2枚を入力して、左のキャラクターをデフォルメできるか確かめました。

こちらが生成結果。頭身のデフォルメはいずれもうまくできていますが、瞳のデザインは元画像を踏襲したようです。どこまでがアートスタイルで、どこからがキャラクターデザインなのかは非常に微妙な概念なので、うまく区別させるにはプロンプト指示を工夫するしかないのかもしれません。

　　　　　　　　　　←NanoBananaPro / NanoBanana2→

今度は、先ほど作った漫画の画風を１ページまるごと変更できるかを試しました。ミナちゃんがムキムキになる漫画を@img1、さきほどのお嬢様画像を@img2とします。

指示：@img1 の漫画を @img2 のアートスタイルで再描画してください。コマ割りや吹き出しの内容は変更しないでください。

＜NanobananaProの生成結果＞

画風ではなく、キャラクター自体のオール変更ができてしまいました。これはこれでスゴイのですが、思ったものとは違いますね…。

＜NanoBanana2の生成結果＞

こちらはちゃんとミナちゃんのままに変更できていますが、画風チェンジというか、顔つきがツリ目になったくらいでしょうか。デフォルメも入っているのでやや分かりづらいですね。1枚絵だけで画風をチェンジするのは難しそうなので、漫画を参照させてみます。

今度は、私が手描きしたこちらの雑ネームを、既存の4コマをもとに画風再現しながら完成させられるかを試します。

画風参照用として入力したのはこちらです。

指示：@img1のネームを、 @img2 のアートスタイルで再描画してください。 ネームは吹き出しやキャラクターの位置を指示するだけのものですから、厳密に守る必要はありません。登場人物はひったくり＝Tシャツ姿の太ったおっさんと、眼鏡ポニーテールの女子高生（2枚目の画像）の二人です。コマは右上から左下に向かって読みます。1コマ目、「グラボ泥棒だーッ！」と誰かが叫ぶ声。大きなグラボの箱を抱えて目の前を猛スピードで駆け抜けていくひったくりを、片手にコーラを持っている女子高生が驚いた様子で見つめます。グラボには「RTX99990Ti」と書かれています。2コマ目、持っていたコーラの缶を握ってニヤリと笑う女子高生。眼鏡が光ります。3コマ目、持っていた缶を画面左奥に向けて投げる女の子。迫力のあるパースと集中線をつけてください。奥にコーラの缶が飛んでいきます。左上に小さくひったくりの後ろ姿を描きます。セリフ「てりゃあーっ!!!」擬音：ブンッ

まずはこちらがProの生成結果。

少なくともコマ割りや意図自体はほぼネーム通りの結果となっています。画風もまあまあ4コマと似ている感じでしょうか。ただ、4コマの気弱そうなミナちゃんとは別人に見えますね。（これはネームのせいですが）

一方、こちらが「２」。

コマ割りはネームをまるまる無視した内容となってしまいました。カンを投げるコマも意味不明ですし、こと漫画に関わるタスクはProのほうがはっきり上な印象ですね。

検証９．インフォグラフィック作成

次は、インフォグラフィックの生成テストです。いろいろな考え方があろうかと思いますが、個人的にはNanobananaProのインフォグラフィックは「ここまで来たか！」とは思えるものの、AIっぽさが丸だしなので、まだまだ情報量の整理が甘いかなという印象でした。NanoBanana2の検索能力、レンダリング能力の向上がどれくらい反映されるか試してみたいと思います。

指示：賢木イオ（@studiomasakaki）についてのインフォグラフィックを作成してください

＜NanobananaProの生成結果＞

＜Nanobanana2の生成結果＞

これは、どちらも検索結果を使用していない生成結果になったようで、完全にハルシネーションを起こしています。あとで、これはFreepik上で生成しているためにGoogle検索ができなかったのが原因で、Geminiに直接依頼することで解決できると気付きましたが、この時点ではスルーしていました。

指示：架空のファンタジー料理「スライムのシチュー」の作り方をインフォグラフィックにしてください。

＜▼NanobananaProの生成結果＞

＜▼Nanobanana2の生成結果＞

Proはまあ、シンプルな感じ。レンダリングが得意な「２」のほうが情報量が増えて楽しいグラフィックになっているようにみえます。ちょっとうるさく感じる人もいるかもしれませんが。

指示：StableDiffusionを例にした「画像生成AIの仕組み」を解説するインフォグラフィックを作成してください。背景は白。左から右へ流れる矢印を用いたフローチャートです。

＜▼NanobananaProの生成結果＞

＜▼Nanobanana2の生成結果＞

Google検索をする必要がなく、モデルの知識の範囲内で生成できたようです。これは「帽子をかぶった可愛い猫」というお題の生成過程を作れたNanoBanana2の勝ちでしょうね。エンコード・デコードの過程も分かりやすいですし、多少手直ししたら記事の挿絵にできてしまうかもしれません。

今度は、今お読みいただいている記事の「NanoBanana2とは」部分の文章を以下のように参照させて、挿絵を作らせてみます。

指示：次の記事「NanoBanana2とは」の文章をもとに、挿絵としてふさわしいインフォグラフィックを作成してください。「NanoBanana2」（gemini-3.1-flash-image）は、Googleが2026年2月26日に公開した高速・低コストな最新画像生成モデルです。…（略）…新しい画像を作り出すことができるとしています。

＜▼NanobananaProの生成結果＞

＜▼Nanobanana2の生成結果＞

Proは英語になってしまいましたし、なんというか無味乾燥な感じ。「２」はよりもりだくさんで楽しい感じではありますが、情報過多すぎて見にくいですね。

次に、入力プロンプトにも学習内容にもない最新の世界情勢を自分で入手して画像を生成できるかを試します。次のように指示してみました。

指示：次のニュースに関する情報をGoogle検索して、これまでの経緯と概要を分かりやすく解説する日本語のインフォグラフィックを作成してください。「OpenAIが米国防総省とAIモデル導入で合意」

＜▼NanobananaProの生成結果＞

＜▼Nanobanana2の生成結果＞

残念ながら、なんとなくふわっとした内容にとどまり、実用性としてはいずれもイマイチな内容でした。なんとなくそれらしくは感じますが、おそらく最新のニュース情報ではなくハルシネーションを起こしています。

他に、「高市政権をめぐる最近の動き」と変えて生成してみましたが、NanobananaProは生成拒否。「２」はこのように、衆院選の結果などを入手することができず、おそらく既に学習した知識の範囲内で古い内容が生成されてしまいました。

政治的すぎる内容だと拒絶されるようなので、今回の冬季五輪について尋ねてみました。

指示：次のニュースに関する情報をGoogle検索して、これまでの経緯と概要を分かりやすく解説する日本語のインフォグラフィックを作成してください。「ミラノ・コルティナ五輪における日本勢の結果」

＜▼NanobananaProの生成結果＞

「Pro」はまだ2026五輪が開催されていないという前提でグラフィックを作ってきました。右下に「2024時点のものです」と断りがあるのは逆にすごいですが、2026年現在の画像生成は難しいようです。

＜▼Nanobanana2の生成結果＞

こちらは最新情報に沿ったインフォグラフィックを作ろうとして、あまりうまくいかなかったように見えますね。Freepikではうまく検索が働かない可能性にようやく思い至り、今度はGeminiアプリ上で同じ質問をしてみました。

すると、今度はこのような結果になりました。

以下はGeminiの思考プロセスを日本語訳したものです（長いので読み飛ばしてください）。よく見ると、途中までは「私は現在、未来のイベントに関するインフォグラフィックを作成するという、矛盾した課題に取り組んでいます」などと考えていますが、最終的には前回22年北京の18個を6個上回る、冬季大会史上最多の24個（金5、銀7、銅12）のメダルラッシュとなった情報を入手できたようです。

＜Geminiの思考プロセス＞

・日本の成功を期待する

2026年ミラノ・コルティナ冬季オリンピックにおける日本のパフォーマンスに関するインフォグラフィックの作成に注力しています。まずは過去の大会を調査し、パフォーマンスの歴史的傾向を把握します。関連するデータポイントを組み込み、結果に影響を与えた主要な要因を分析します。

・オリンピックの見通しを分析する

現在、2026年冬季オリンピックにおける日本のパフォーマンスに関するインフォグラフィックの作成方法を練っています。当面の課題は、関連情報を収集するためにGoogle検索を詳細に行うことです。大会の概要、予想される日本チームの編成、そして過去のオリンピック結果（2022年北京オリンピックなど）に焦点を当て、背景情報を把握しています。また、主要な開催地やイベントについても調査し、情報を整理しています。開催地、イベント、チームの目標、そしてパフォーマンスの期待値など、収集したデータをインフォグラフィックに掲載するための整理を進めています。

・将来のパフォーマンスの構築

今は収集した情報を整理することに集中しています。インフォグラフィックの構成を練っています。まず、開催地、日程、主要競技といった大会の基本情報から始めます。次に、2022年北京オリンピックに焦点を当て、過去の実績を振り返る予定です。また、有望な日本人選手や競技を特定する必要があります。このインフォグラフィックのタイトルは「日本の旅：ミラノ・コルティナ2026」とします。

・日本のパフォーマンス予測

私は現在、未来のイベントに関するインフォグラフィックを作成するという、矛盾した課題に取り組んでいます。このリソースを構築するために、関連するGoogle検索に注力しています。私のアプローチは、2026年冬季オリンピックの概要、日本選手団の準備状況、そして過去の実績、特に2022年北京オリンピックに関する情報を収集することです。インフォグラフィックは、未来への焦点を反映した明確なタイトル、過去の実績の振り返り、そして大会の概要で構成され、期待される日本人選手を紹介する予定です。

未来のビジュアルの開発

2026年冬季オリンピック（まだ開催はされていませんが）における日本のパフォーマンスに関するインフォグラフィックを作成するための情報収集に注力しています。イベントの詳細、チームの準備状況、過去のパフォーマンスに焦点を当てた検索クエリを作成しました。これにより、開催地、チームの目標、注目選手などの詳細情報を収集するのに役立っています。インフォグラフィックのタイトルは、開催予定のオリンピックに合わせて付けます。

インフォグラフィックのための事実収集

現在、2026年ミラノ・コルティナ冬季オリンピックにおける日本選手のパフォーマンスに関する詳細な情報をまとめることに注力しています。情報を収集・整理し、簡潔な日本語のインフォグラフィックを作成しています。結果や重要な瞬間を効果的に伝えるため、明瞭さと簡潔さを重視しています。

インフォグラフィックのデータ分析

現在、日本チームのパフォーマンスの統計的な内訳に焦点を当てています。メダル総数（24個）、金メダル数（5個）、総合順位（5位）といった主要なデータポイントを収集しました。ペアフィギュアスケートでの歴史的な金メダルをはじめとする注目すべきイベントや、特定の選手に関する情報を整理しました。

インフォグラフィックのコンテンツの改良

インフォグラフィックの情報構成を、分かりやすさを重視して進めています。ミラノ・コルティナ2026冬季オリンピック、開催期間、メダル総数（24個）、金メダル数（5個）といったコアデータをまとめました。歴史的なペアフィギュアスケートの金メダルといった注目イベントに加え、高木美帆選手の金メダルといった個人選手の功績も掲載しています。また、日本のメダル獲得数記録やランキングなど、日本語版インフォグラフィックのための情報を整理しています。

インフォグラフィックのコンテンツの整理

現在はインフォグラフィックのコンテンツ構成に注力しています。ミラノ・コルティナ2026冬季オリンピックの名称、開催地（イタリア）、日程（2026年2月6日～22日）などの詳細をまとめました。メダル総数（24個）、冬季オリンピック記録、金メダル数（5個）、順位（5位）といった情報も含まれています。三浦選手と木原選手のペアフィギュアスケート金メダルや、高木美帆選手の3つのメダル獲得といった重要な種目や実績を強調しています。現在、この成績を北京2022オリンピックと比較するインフォグラフィックの構成に取り組んでいます。

インフォグラフィックコンテンツの構造化

現在、2026年ミラノ・コルティナ冬季オリンピックに関する情報をまとめた日本語版インフォグラフィックのデータ整理と構造化を進めています。冬季オリンピックの記録となるメダル総数（24個）の詳細を収集しました。金メダル5個と5位という順位に注目しています。三浦選手と木原選手のペアフィギュアスケート金メダルや、高木美帆選手の3つのメダル獲得といった主要競技に焦点を当て、北京2022オリンピックとの比較も取り入れています。明瞭性と視覚的な訴求力を重視しています。

視覚データのレビュー

生成されたインフォグラフィックを確認したところ、ミラノ・コルティナ冬季オリンピックにおける日本選手の活躍に関する、ご要望通りの情報が日本語で提示されていることがわかりました。概要には、メダル獲得数など、検索結果の詳細が反映されています。

画像の精度の確認

インフォグラフィックはユーザーからのリクエストをすべて満たし、ミラノ・コルティナ冬季オリンピックの成果を分かりやすく日本語でまとめていることを確認しました。メダル獲得数、フィギュアスケートペア初の金メダル、そして個々の選手の功績といった主要な成果を網羅しています。また、このインフォグラフィックは大会の文脈や背景についても洞察を与えてくれます。

ちなみに、「🍌Proでやり直す」を押すと、このようになりました。

思考経過を表示してみると、割と早めに既に終わったイベントであることは理解したもよう。Gemini上で生成すると前提部分が異なるので、純粋なProと2のモデル差はうかがいにくいかもしれません。

こちらは、冒頭で失敗した「賢木イオ」についてのインフォグラフィック。Geminiに依頼すると、Google検索上位のヒット結果をもとに、AIイラスト研究を行っている人物であるという情報が入手できたようです。

検証10．記事サムネイル作成

インフォグラフィックの一種として、普段作っている記事のサムネイル作業も任せられるか検証しました。こちらの4枚のサムネイルを参照させて、今回のこの記事のサムネを作らせてみます。記事全文は文字数制限があって読み込めないので、中腹くらいまでをプロンプト後段にコピペしました。

指示：この4枚は、私の記事の最近のサムネイル画像です。これを参考に、次の記事のサムネイル画像を作ってください。

「NanoBanana2」徹底検証

Proと何がどう違う？こんばんは、スタジオ真榊です。今回は、Googleの最新画像生成モデル「NanoBanana2」の実力検証特集です。…（略）

＜Proの生成サムネイル＞

読み込ませた過去のサンプルから、オリジナルキャラ二人の画像を使うことができましたが、4枚に共通する緑色のフチは再現できませんでした。タイトルのフォントはきれいに真似できていますね。「高品質 vs 高速低コスト」という対比も上手です。

＜2の生成サムネイル＞

こちらは、グラデーションするフチが必要であることを入力条件から察することができたようです。文字の配置などもかなり従来のサムネを参考にできていますね。ただ、このまま使えるかというと微妙ではあります。

今度はこのように、記事の挿絵画像をあれこれ加えて、プロンプトも少し変えて生成してみました。

こちらはいずれもNanoBanana2でガチャしたもの。やりたいことは分かるのですが、ちょっと情報過多すぎたり、文脈が崩壊してしまったりしていますね。

こちらはProで作ったもの。なぜか、格ゲー画面をメインに対比させるアイデアになったようですね。個性があって面白い。

あれこれプロンプトを工夫すれば普段のサムネイルと遜色ないものが作れるかもしれませんが、プロンプトに時間を掛けるくらいなら自分で作ってしまった方がいまのところ早いですし、自分らしいものが作れる気がします。ユーザーの習熟度ごとに、最適なAIとの分担割合を考える時代になってきているのを感じますね。

＜総評＞

以上、10種の実験でNanoBanana2の実力をProと比較検証してみました。全体的な印象をまとめると、以下の通りです。

・「２」はスピードとコストパフォーマンスを重視したベーシックモデルという位置づけ。描画能力はProより劣って見える場面もあるが、おおむね同程度の生成が可能。API利用や壁打ち需要に向いたモデル。

・「２」がProより明確に上回っているのは、文字レンダリング機能。ただし、（少なくともFreepikでは）きちんと指示しないとやたら文字を入れてくる現象が起こるもよう。

・イラスト生成の特徴としては、Proが暖色・ふんわりしたカラーリングを好むのに対して、「２」は濃淡がはっきりした印象。複雑な指示になると粗が目立つこともあり、特に複雑な意図がからむ漫画生成はProの方がはっきり上に感じる。

・純正GeminiとFreepikなどの外部サービスでは生成結果が異なる。特にGoogle検索などが必要な指示は、Gemini上で指示しないと必要な情報が入手できずハルシネーションを起こす模様。

少なくともFreepikでは今のところ、Proより２を選んで特をする場面があまりないので、これまで通りProで生成するかなというのが正直なところです。インフォグラフィックもまだ実用程度というよりは、あってもなくてもあまり変わらない感じなので、まだFANBOX記事への導入には否定的です。もちろん、プロンプトを詳しく書き込めば満足できるサムネイルや記事挿絵を生成することもできるかもしれませんが、いまのところ自分で作った方が早いし見やすいものができる気がします。「あとちょっと！」という感じですね。

・次は「NanoBanana2pro」が出る？

ここからは想像ですが、Googleからすると最上位モデルであるNanobananaProを全てのサービスに組み込んで日夜全世界で生成され続けるのはかなり負担が大きかったでしょうし、フラッグシップモデルとしてもう少し軽さと性能が見合ったモデルを据えたかったのかな、と思います。画像生成AIは創作的用途だけに使うものではないので、これはこれでもっともな理由に感じます。一方で、AI漫画やAIイラストといった表現に使うなら、素直に「Pro」を使っておけばよいかな、というのが現時点での率直な感想でした。

恐らく今後は、iphoneの新型モデルのようにベーシックモデルとproモデルが交互に登場する流れになるのではないかと予想しています。もし「NanoBanana2pro」が出るなら、また創作用途として非常に画期的なモデルになりそうですね。

▲NanoBananaもベーシックとproのダブル路線になる？(https://www.apple.com/jp/iphone/compare/ より）

というわけで、"「NanoBanana2」が理解る！「Pro」との違いを徹底比較"でした。Seedream5.0LiteやQwen系なども新しい動きが出ていますし、Copainterもこのところそれらを取り込んで非常に使いやすくなってきているので、3月もどんどん検証していきたいと思います。

それでは今回はこのへんで。スタジオ真榊でした。