Nano Banana 2.1・2・Proで実際に画像生成して比較！仕上がりの違いと料金を検証

そもそもNano Bananaとは？

Nano Banana（ナノバナナ）は、Googleの画像生成・編集AIの呼び名です。作りたい画像を文章で伝えたり、手元の画像をアップロードして修正を指示したりできます。

例えば、「スキンケア商品の広告画像を作って」「この写真の背景をベージュに変えて」「商品の色だけを変更して」といった使い方ができます。画像内に日本語の見出しや説明文を入れることも可能です。

Nano Bananaには複数のモデルがあり、本記事ではNano Banana 2.1・Nano Banana 2・Nano Banana Proを比較します。同じ指示でも、構図や文字の見せ方、細かな修正への対応がどう変わるのか、実際に生成した画像で確かめました。

「Nano Banana 2.1は、2やProと何が違うのか」「料金が安くなったなら、すべて2.1に切り替えてよいのか」と気になっている方も多いのではないでしょうか。

そこでMojiでは、Google AI Studioで3モデルを使い、商品広告、日本語入りの案内画像、画像の部分編集を試しました。

この記事では、実際に生成した画像を並べながら、仕上がりの違いと使ってみた感想を紹介します。公式の評価や料金に加えて、業務で採用する前に確認したいポイントも整理しました。

1. 先に結論：まず2.1を試し、用途ごとの仕上がりで判断する

今回の検証を踏まえると、新しく試すモデルの第一候補はNano Banana 2.1です。ただし、部分編集ではProが指定を守った場面もあり、モデル名や公式スコアだけで判断するのは難しいと感じました。

2026年10月7日に確認した公式更新

① Googleのリリースノートでは、10月6日付でNano Banana 2.1の一般提供が発表されています。
② 同日、Nano Banana 2に相当する gemini-3.1-flash-image の非推奨化も発表されました。停止日は、この告知では示されていません。

出典：Google公式リリースノート

2. Nano Banana 2.1とは？

Nano Banana 2.1は、Googleの画像生成・編集モデルです。Gemini 3.6 Flashをベースにしており、文章から画像を作るだけでなく、画像を渡して会話形式で修正できます。

Googleは2からの改善点として、画質、指示への追従、複数ターンでの一貫性、文字の描画などを挙げています。1K・2K・4Kに加え、横長・縦長の比率にも対応しています。

今回の検証では、ブラウザで使えるGoogle AI Studioを利用しました。システムや制作工程に組み込む場合は、Gemini APIから利用できます。公式料金・利用案内

3. Nano Banana 2・Proとの違い

まず、公式評価と今回使ったモデルを整理します。

総合選好スコアはGoogleの評価結果であり、Moji独自の採点ではありません。上表の2.1と2はThinking条件です。2.1のNo Thinking条件は1015 ±13と報告されています。

また、1050という数字は正答率や成功率を意味しません。自社の商品画像や広告でも同じ順位になるかは、実際の作例で確かめる必要があります。

4. 【Moji検証】3モデルで実際に画像を作って比べた

検証条件

今回は、次の3テーマを各モデルで試し、合計9枚を生成しました。

• 架空のスキンケア商品の広告画像
• 日本語・日時・矢印を含む案内画像
• 商品画像の一部分だけを変更する編集

生成時は1K・正方形・検索オフとし、各テーマにつき各モデル1回の結果を掲載しています。思考設定は2.1がMedium、2がMinimal、Proは画面上の初期設定を使用しました。思考条件を厳密にそろえた性能測定ではありません。

掲載画像は、生成画面から保存した約500pxのプレビューを横につないだものです。微細な画質や文字の評価には限界があります。

検証① 商品広告：同じ指示でも、商品の見せ方が変わる

最初に、架空のスキンケアブランド「SORA」の広告を作りました。3種類の商品と、指定した日本語コピーを1枚に収める課題です。

指示の要点

ベージュの背景に、左から琥珀色のポンプボトル、白いクリーム容器、淡い緑色のチューブを配置。各商品に「SORA」のロゴを入れ、「毎日に、やさしいケア」「うるおいを、シンプルに。」「3点セット」の文字を掲載する。商品数、並び順、高さの比率も指定する。

左からNano Banana 2.1、Nano Banana 2、Nano Banana Pro。同じ指示から生成した商品広告。

3モデルとも、3種類の商品と主要な日本語コピーを表現しました。一方、商品が占める面積や影、文字の強さには違いがあります。

2.1は商品が大きく、琥珀色のボトルの質感が目を引きます。2は商品を小さめに配置し、周囲に余白を残しました。Proは太い文字と強い影が特徴で、ほかの2枚とは異なる広告表現になっています。

実際に見た感想

商品を主役にしたいなら、今回の2.1の見せ方は分かりやすいと感じました。瓶の透明感や容器の立体感があり、スキンケア商品の雰囲気にも合っています。

2は落ち着いた印象です。余白が多いので、後から別の情報を配置するデザインのたたき台にも使えそうです。Proは文字に視線が向きやすく、訴求を強く見せたい広告案として検討できます。

ただし、指定した商品の高さの比率は、3モデルとも厳密には再現されていません。「広告として見栄えがすること」と「実物の形や寸法を正しく伝えること」は、別々に確認する必要があります。

なお、この検証は架空の商品を生成したものです。実在商品の写真をどこまで忠実に維持できるかは、別の検証が必要です。

検証② 日本語とレイアウト：文字が読めても、図の意味は要確認

次に、イベントの案内画像を作りました。タイトルや料金だけでなく、4つの工程を指定した順番に矢印でつなぐ課題です。

指示の要点

「画像生成AI 体験会」の案内を作成。日時は2026年10月24日（土）13:00–15:30、定員24名、参加費1,500円。受付・基本操作・画像づくり・質問タイムを2×2のカードに配置し、01→02→03→04の順に矢印でつなぐ。持ち物と申込締切も掲載する。

主要な日本語や数字に加え、工程をつなぐ矢印の正確さを比較。

今回の表示サイズで確認する限り、3モデルとも主要な文字・日時・料金を読み取れる形で出力しています。

違いが分かりやすかったのは矢印です。2.1と2は指定した01→02→03→04の流れになっていますが、Proはそれに加えて、02から04へ直接向かう矢印を描きました。

実際に見た感想

2.1は淡い色分けがあり、案内として親しみやすい印象です。2は装飾が控えめで、文字と時間を追いやすく感じました。

Proも整った見た目ですが、余分な矢印によって工程の意味が変わってしまっています。ぱっと見で完成度が高く感じられても、そのまま公開してよいとは限らない点が印象に残りました。

日本語入りの画像をチェックするときは、誤字だけでなく「読む順番」「情報同士の関係」まで見ることが大切です。

検証③ 部分編集：「本体だけ色変更」でキャップは維持できるか？

最後に、最初に作った商品広告を編集しました。

編集指示

右側のチューブ容器の本体色だけを、淡いラベンダー色に変更してください。形・サイズ・位置・キャップ・ロゴ、ほかの商品、日本語コピー、背景、構図、光、影は維持してください。

変更前

変更後

3モデルとも、右側のチューブ本体をラベンダー色に変更しました。

ただし、2.1と2はキャップもラベンダー色になっています。Proは本体の色を変えながら、白いキャップを維持しました。

実際に見た感想

今回、業務での確認ポイントが最も分かりやすく出たのが、この部分編集です。

全体を見ると、3枚とも「色変更ができた」と感じます。しかし、変更してほしくないキャップまで見ると、指示への従い方に差がありました。商品画像では、こうした小さな変更が実物との違いにつながります。

今回のProの結果は、変更対象を限定するという点で好印象でした。ただし、各モデルはそれぞれ自分で生成した元画像を編集しています。同一画像を入力した比較ではないため、この1回だけで「部分編集は常にProが優秀」とは判断できません。

3テーマを試して分かったこと

一番の発見は、モデルの総合評価と、目の前の1枚の使いやすさが必ずしも一致しないことです。

まず候補を作り、文字、構図、商品形状、変更禁止箇所を確認する。この手順を含めて、画像生成の制作フローを考える必要があると感じました。

5. 料金は「1枚いくら」だけでなく「採用できた1点あたり」で比較する

画像出力部分の標準料金は、次のとおりです。

2.1のBatch料金は、1Kが$0.0168、2Kが$0.0252、4Kが$0.0567です。標準料金の約半額ですが、通常の対話生成とは別のBatch処理を利用する必要があります。

これらは画像出力部分の料金であり、入力やテキスト・思考などの費用を含む総額ではありません。Google公式料金表

2から2.1への変更では、入力単価は100万トークンあたり$0.50から$1.50へ、テキスト・思考の出力単価は$3から$7.50へ上がっています。画像出力が安くなっても、入力画像や修正のやり取りによって総コストは変わります。Google公式料金表

そこで、業務では次の考え方が役立ちます。

採用できた1点あたりのコスト＝生成・修正・確認にかかった総費用 ÷ 採用点数

例えば、生成単価が安くても修正が何度も必要なら、担当者の確認時間が増えます。反対に、単価が高くても少ない修正で採用できれば、全体では効率がよい場合があります。

今回のようなキャップの色や矢印の違いを、採用前に見つけられる評価項目を用意しておくことが重要です。

6. マーケティング・EC業務で試したい5つの使い方

以下は、今回の結果を踏まえた活用案です。すべての用途を今回検証したわけではありません。

① 商品の背景を差し替える

季節やキャンペーンに合わせた背景案を作る用途です。

添付の商品写真を使い、背景を明るいベージュのスタジオ背景に変更してください。商品の形状、色、ラベル、ロゴは維持し、背景と接地面の影だけを調整してください。

採用時は、背景だけでなく商品の輪郭やラベルまで変わっていないか確認します。

② バナーのバリエーションを作る

同じ商品・コピーで構図を変え、候補を比較します。

添付の商品と指定コピーを使い、余白を広く取ったバナー案を作成してください。商品は右側、見出しは左側に配置し、新しい文言や割引表示は追加しないでください。

画像を作っただけで広告成果が分かるわけではありません。採用後の配信結果と合わせて評価します。

③ 一部分だけ修正する

色、背景の小物、配置など、変更対象を絞った編集です。

右側のチューブ本体だけを薄紫に変更してください。キャップの色、ロゴ、容器の形、ほかの商品、文字は変更しないでください。

今回の検証でも、変更禁止箇所が変わりました。「変更してほしい場所」と「維持したい場所」の両方を確認しましょう。

④ セット商品の画像を作る

複数の商品を1枚にまとめる用途です。

添付した3商品のみを、左からA・B・Cの順に配置してください。商品数を増減せず、各商品のラベルと形状を維持してください。サイズ比は添付資料に合わせてください。

今回の架空商品生成では、厳密な高さの比率に課題がありました。実在商品のセット画像では、寸法や容量の誤認につながらないか確認が必要です。

⑤ 多言語化・サムネイルを作る

画像内のコピーを別言語に差し替える用途です。

日本語の見出しだけを、指定した英語コピーに置き換えてください。ブランド名・数値・商品画像は維持し、文字が切れないよう配置を調整してください。

訳文を先に確定し、画像上の綴りや改行を確認すると、チェック対象を絞れます。

7. 商用利用・著作権・SynthIDの注意点

Googleの規約では、生成コンテンツに対してGoogleが所有権を主張しない一方、生成物の利用は利用者の責任とされています。商用利用を検討する際も、規約への適合と、第三者の権利を侵害しないかの確認が必要です。Gemini API追加利用規約

業務では、入力する写真の利用権限、人物やブランドの扱い、生成された商品表現が実物と一致しているかを確認してください。Googleが所有権を主張しないことだけで、生成物の著作権や非侵害が保証されるわけではありません。

また、Googleの画像生成ガイドでは、生成画像にSynthIDの電子透かしが含まれると説明されています。SynthIDの存在は、画像の内容が正確であることや、権利上の問題がないことを保証するものではありません。

未公開の商品写真を入力する場合は、データの取り扱いも確認しましょう。無料・有料サービスでは扱いが異なり、有料サービスでは入力や応答を製品改善に利用しないと規定されています。

8. 導入前のチェックリスト

自社で試すときは、最初に「何をもって採用とするか」を決めておくと比較しやすくなります。

• 商品の形・色・ラベルが維持されている
• 日本語、価格、日時、単位が正しい
• 商品数や配置が指定どおりになっている
• 矢印や図の関係が正しい
• 修正対象以外の場所が変わっていない
• 掲載サイズで文字を読める
• 入力素材と生成物の権利確認ができている
• 修正回数と確認時間を含めて費用を比較している

この項目を社内の確認票として使うことで、担当者ごとの判断のばらつきを減らせます。

9. よくある質問

Q1. Nano Banana 2.1は2の後継モデルですか？

Googleは2の更新モデルとして案内しています。2のモデルIDは非推奨となり、2.1への移行が案内されています。公式リリースノート

Q2. Nano Banana 2.1はProより高性能ですか？

Googleの総合選好評価では、Thinking条件の2.1がProを上回っています。ただし、今回の部分編集ではProがキャップの色を維持しました。個別の用途でも同じ優劣になるとは限りません。公式モデルカード

Q3. 日本語入りの画像は作れますか？

今回の検証では、広告コピーやイベントの日時・料金を含む画像を生成できました。ただし、文字以外の矢印には誤りがあり、掲載前の確認は必要です。

Q4. 一部分だけの修正はできますか？

できます。ただし、今回の2.1と2の結果では、本体と一緒にキャップの色も変わりました。変更しない場所まで確認する必要があります。

Q5. 1枚$0.0336だけで生成できますか？

$0.0336は、2.1の1K画像出力部分の標準料金です。入力やテキスト・思考などの費用は別に考える必要があります。公式料金表

Q6. この検証だけで導入モデルを決められますか？

今回の結果は、3テーマを各モデル1回ずつ試した作例です。導入時は、自社の商品画像や実際の指示を使い、複数回試した結果、修正時間、採用率を比較してください。

10. まとめ：画像生成AIを、実際の業務で使える形へ

今回の検証では、同じ指示でも構図や文字の配置、部分編集の正確さに違いが出ました。画像生成AIは制作の選択肢を広げてくれますが、業務で成果につなげるには、用途に合ったモデル選びと、確認・修正を含む運用の設計が欠かせません。

「制作の負担を減らしたい」「AIを導入したいが、どの業務から始めればよいか分からない」とお考えの方は、まずMojiの無料相談をご利用ください。具体的な要件が決まっていない段階でもご相談いただけます。

現在の業務フローや課題、目指す成果を伺い、AIを活用できる工程と導入の優先順位を一緒に整理します。そのうえで、必要に応じてモデルの比較・検証から、MVP開発、既存システムとの連携まで、御社の状況に合った進め方をご提案します。

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