Nano Banana 2 活用ガイド

Googleの画像生成AIモデル「Nano Banana 2」の基本操作、コア機能、活用法、および回避すべき注意点について解説する。

学習内容の構成

  1. 基本操作：Geminiアプリでの思考モード選択とプロンプト入力
  2. コア機能：思考モードによる意図の解釈、マルチリファレンスによる最大14枚の参照画像処理
  3. 活用法：論理的図解の生成、キャラクター一貫性の保持、対話による段階的編集、Google検索連携
  4. 注意点の回避：モード混同、過剰なプロンプト、否定指示の誤用への対策

【目次】

スライド資料: [PDF], [パワーポイント]

YouTube動画：https://youtu.be/b2VamyZnMcY

1. はじめに

Nano Banana 2は、Googleが提供する画像生成・編集AIモデルである。従来の画像生成AIで課題とされてきた「論理的な構成」「正確なテキスト描画」「複数画像の統合」に対応しているとされる。

2. 基本操作

2.1 操作手順

  1. Gemini（https://gemini.google.com/app?hl=ja）にアクセスし、Googleアカウントでログインする
  2. 画面下部の「+】をクリック、プルダウンから「画像を生成」を選択する
  3. テキスト入力欄に生成したい画像の説明を入力し、送信する

2.2 プロンプト例

森の中で本を読んでいる柴犬のイラスト。暖かい午後の光が差し込んでいる。
「営業部」と書かれた木製のドアプレート。シンプルで清潔感のあるデザイン。
添付の画像の人物が爆笑している。背景はハワイの海岸。

3. コア機能

3.1 思考モード

ユーザーの指示の意図と文脈を解釈してから画像を生成するモードである。複雑な指示でも意図に近い結果が得られやすい。

3.2 マルチリファレンス

最大14枚の参照画像を同時に処理できる機能である。複数の要素を組み合わせた画像の生成、および特定の人物やオブジェクトの特徴の維持に利用できる。内訳は次のとおりである。

4. 活用法

4.1 論理的図解の生成

情報の階層構造とテキストを描画できる。

適用例：システム構成図、組織図、フローチャート

プロンプト例

左から右へのフローで、3つのボックスを配置。
ボックス1：「入力層」、ボックス2：「処理層」、ボックス3：「出力層」
各ボックスは矢印で接続。背景は白、文字は黒。

4.2 キャラクター一貫性の保持

参照画像を読み込むと、同一キャラクターを異なるシーンで描写できる。

適用例：絵コンテ作成、広告バナーの量産

プロンプト例

この人物が、カフェでノートPCを開いて作業している様子

4.3 対話による段階的編集

生成した画像を対話形式で修正できる。

例

4.4 Google検索連携

Google検索と連携し、最新の情報を画像に反映できる。

適用例：天気予報の視覚化、最新ニュースに基づく図解

プロンプト例

東京の今後5日間の天気予報をチャート形式で視覚化

5. 回避すべき注意点

5.1 モード混同

問題：高速モードで複雑な指示を実行すると、文字描画の崩れや構成の乱れが発生する場合がある。

対策：本番制作では「思考モード」を選択する。

5.2 過剰なプロンプト

問題：「4k, masterpiece, trending on artstation」等の定型キーワード（旧世代の画像生成AIで品質向上の効果があるとされた語句）は、本モデルでは効果が乏しい場合がある。

対策：自然な文章で記述する。

例1（自然な文章ではない）：

beautiful girl, 4k, masterpiece, best quality

例2（自然な文章にしている）：

窓際に座っている若い女性。柔らかい自然光が顔を照らしている。

5.3 否定指示について

問題：「～を描かないで」という指示よりも、何を描くかの指示を増やす。

悪い例：

商店街。たくさんの人通り。車を描かないで

良い例：

商店街。たくさんの人通り。歩行者や自転車などの自然な日本の商店街の風景。

6. 演習課題

課題1：思考モードで以下のプロンプトを実行し、テキストが正確に描画されるか確認せよ。

「会議中」と書かれたドアプレート

課題2：3階層のシステム構成図（入力層→処理層→出力層）を生成せよ。