Gemini 2.5 Flash Image(nano-banana)とは？Google画像生成AIの機能・事例・使い方・料金を解説！実際の生成例付き

Googleは2025年8月、画像生成AIと編集の両機能を備えたモデル「Gemini 2.5 Flash Image」（コードネーム：nano-banana）を発表しました。

Gemini 2.0 Flashで好評だった低遅延・使いやすさを維持しつつ、画像の一貫性や編集精度を大幅に強化した本モデルは、Google AI StudioやVertex AI、OpenRouterを通じて提供されています。

本記事では、Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）の機能、性能、使い方・料金プラン、活用事例まで徹底解説します。

記事内で紹介する動画のように、複数の画像を自然に合成する機能も交えながら、Google AI Studioを使った具体的な操作手順から、マーケティングやデザイン業務をどう効率化できるかまで実践的な知識を提供します。

画像生成に強いAI会社を自力で選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）とは？

「Gemini 2.5 Flash Image」（コードネーム：nano-banana）は、Googleが開発した画像生成・編集に特化したマルチモーダルAIです。最大の特徴は、ゼロから画像を創り出すだけでなく、既存の画像をまるで専門デザイナーと対話するように自然言語（プロンプト）で自在に編集できる点にあります。

テキストプロンプトと画像を組み合わせて入力することで、対象物の一貫性を保ちながら編集したり、複数の画像を統合して新しいビジュアルを生成したりできます。

従来のモデルと比べて画質や制御性が大幅に向上しており、AI StudioやAPIを通じたアプリケーション開発にも最適化されています。

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）のライセンス・料金体系

課金単位	価格
出力トークン100万あたり	$30.00
1画像あたり（1290トークン換算）	約$0.039

Gemini 2.5 Flash Imageは、Google AI Studio、Gemini API、Vertex AI経由で提供されています。

出力トークン100万あたり30ドルで課金され、標準的な1枚の画像生成にはおよそ1290トークン（約0.039ドル）が必要です。入力・出力ともに、他のGemini 2.5 Flashモデルと同じ料金体系が適用されます。

参考：Gemini Developer API の料金

Gemini 2.5 Flash Imageの特徴

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）は、画像生成と編集の両面で進化しており、幅広い分野で活用できます。以下に、Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）が備える主な機能とできることを紹介します。

• プロンプトによる高度な画像編集
• 複数画像の統合と構成の再生成
• 一貫したキャラクター表現
• テンプレート画像の自動生成
• 図や概念の理解と編集
• 高速性とコスト効率

プロンプトによる高度な画像編集

自然言語での指示に基づいて画像の一部を編集・変換する機能です。たとえば「背景をぼかす」「服の色を赤にする」「人物を削除する」「白黒写真をカラー化する」といった操作を、簡単なテキスト入力だけで実現できます。

さらに、一度の指示で完結させる必要はなく、対話を重ねるように段階的な修正（マルチステップ編集）を加えることもできます。これにより、試行錯誤のサイクルが劇的に短縮され、アイデアを即座にビジュアル化できます。

複雑なマスク指定やレイヤー操作を必要とせず、直感的かつ精密な画像編集が可能です。

複数画像の統合と構成の再生成

複数の入力画像を理解・融合し、1枚の新たな画像として再構築する機能です。人物写真と風景を組み合わせたり、製品と室内シーンを融合させたりといった用途に対応しています。

また、製品を新しいシーンにドラッグして、フォトリアリスティックな新しい融合画像をすばやく作成できます。これにより、商品プロモーション用のシーン合成やビジュアルストーリーテリングが効率的に行えます。

一貫したキャラクター表現

同一の人物やキャラクターを複数画像にわたって一貫性を保って生成・編集できる機能です。外見の微妙な特徴を保持したまま、異なる場面や姿勢、衣装で描写可能です。

これは、広告キャンペーンやSNSコンテンツ、製品マニュアルなど、一貫したブランドイメージやストーリーテリングが求められる場面で絶大な効果を発揮します。

さらに、再編集を繰り返してもキャラクターの特徴が崩れにくい点が強みです。人物やペットの写真をアップロードすると、モデルがそれぞれのイメージを忠実に再現しながら新しいシーンに配置できます。

衣装や職業を変えてみたり、未来の姿をシミュレーションしたりといった応用も可能で、どの場面でも「同じ自分らしさ」を保つことができます。

テンプレート画像の自動生成

名刺、社員証、プロダクトカードなど、レイアウトが決まったテンプレートをもとに大量のバリエーションを生成できる機能です。

テンプレート内の要素配置やデザインを保ったまま、内容だけを差し替えることが可能で、商用・業務用途のドキュメント系ビジュアル作成にも適しています。

図や概念の理解と編集

Geminiシリーズが持つ言語理解と世界知識を活用し、画像内の文脈や構造を深く理解した上での生成・編集を行える機能です。

たとえば、手書きの図表を解釈して補完したり、実在する都市・文化・歴史に関連するビジュアルをリアルに構成することができます。教育コンテンツや図解資料の作成にも活用されます。

高速性とコスト効率

軽量モデルである「Flash」の名の通り、Gemini 2.5 Flash Imageは、一枚あたり数秒という驚異的なスピードで画像の生成・編集を実行します。これは、APIを利用したシステム連携や、大量の画像処理が求められるビジネスユースにおいて、運用コストを大幅に抑制し、AI導入のハードルを大きく下げる要因となります。

公式：Introducing Gemini 2.5 Flash Image, our state-of-the-art image model

公式：Nano Banana! Image editing in Gemini just got a major upgrade

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）の性能

上記のグラフは、画像編集におけるAIモデルの性能比較を示しています。

以下6つの評価項目でスコアを比較した結果、Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana） が他のモデルを上回り、全体評価で圧倒的に高いことがわかります。

• 全体評価
• キャラクター
• 創造性
• インフォグラフィック
• 物体/環境
• スタイル変換

イメージ一貫性も高評価

また、Gemini 2.5 Flash Imageは、画像編集・生成の各分野で世界最高水準の性能を発揮しています。lmarenaの評価では、従来のGemini 2.0 Flashを上回る視覚的整合性と一貫性を達成し、ベンチマークでも高評価を記録しています。

また、編集後の画像品質やレスポンスの安定性にも優れており、生成されたすべての画像にはGoogle独自の透かし技術SynthIDが自動的に埋め込まれます。

Gemini APIでのGemini 2.5 Flash Image使い方手順

Gemini APIを利用して、Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）の使い方を手順に沿って説明します。

APIキーの取得

Gemini APIを利用するために、Google AI StudioからAPIキーを取得できます。Python、JavaScript、Go、REST APIのいずれでも利用可能です。

Pythonの場合は「google-genai」と画像処理用に「PIL」をインストールします。また、取得したAPIキーを設定し、Geminiクライアントを準備します。

出力結果を取得する

「gemini-2.5-flash-image-preview」モデルを指定してリクエストを送信します。

生成された画像データを保存し、利用目的に応じて活用します。すべての出力にはSynthID透かしが埋め込まれます。

以下はPythonでのコード例です。

from google import genai
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = genai.Client()

prompt = "Create a picture of my cat eating a nano-banana in a fancy restaurant under the gemini constellation"

image = Image.open('/path/to/image.png')

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
    contents=[prompt, image],
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
        image.save("generated_image.png")

参考：developer docs

Google AI StudioでのGemini 2.5 Flash Image使い方手順

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）は、Google AI Studioから簡単に利用できます。以下の手順に従って操作を進めてください。

Google AI Studioにアクセスする

公式サイトにログインし、Geminiモデルを利用できる環境を開きます。
「New Project」または「新しいアプリを作成」を選び、画像生成・編集用のワークスペースを準備します。

モデルを選択する

モデル一覧から「gemini-2.5-flash-image-preview」を選びます。これが最新の画像生成・編集モデルです。

プロンプトを送信して結果を確認する

「実行」ボタンを押すと、数秒で生成結果が表示されます。結果はその場で確認でき、気に入らなければ再生成も可能です。

生成された画像をもとに、さらにプロンプトを追加して背景変更やスタイル調整などを繰り返し行えます。会話形式でのマルチターン編集も可能です。

出力を保存または共有する

完成した画像はダウンロードして保存するほか、AI Studioから直接GitHubにコードをエクスポートしたり、アプリとしてデプロイすることもできます。

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）を実際に使ってみた

下記は、Google AI Studioを使い、Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）のさまざまな機能を実際に試してみました。

理解し、解決策を生成

手描きの絵に描かれていた「A地点からB地点へ移動する手段」をAIが解釈し、川の上に橋を架けることで人物をB地点へ移動させています。

結果として、右側の絵には橋が追加され、人物はB地点に立っている様子が描かれています。このことから、Gemini 2.5 Flash Image が状況を理解して不足している要素を補完し、目的に合った結果を生成できることがわかります。

複数画像を合成して写真を生成

寝起きで髪が乱れた男性の写真と、スーツを着たマネキンの写真を組み合わせ、証明写真風に整えた一枚が生成されてました。

結果として、男性はマネキンのスーツを着こなし、顔は変わらず髪型もきちんと整えられた姿に変換され、背景も証明写真のようなシンプルなものに置き換えられています。

このように、複数の画像から要素を抽出して合成し、現実的で自然な写真に仕上げられています。

Gemini 2.5 Flash Imageの活用事例

以下に、X（旧Twitter）などで報告されているGemini 2.5 Flash Image（nano-banana）の活用例を紹介します。

商品や動作を組み合わせた生成事例

13枚の画像を1枚に合成するコラージュ活用例

マーケティング・広告制作の効率化

これまで外部の制作会社や専門部署が数日かけて行っていた作業が、数時間、あるいは数分で完了するようになります。例えば、新商品の広告キャンペーンで、ターゲット層ごとに数十パターンのバナー広告を即座に生成したり、SNS投稿用の画像を日々のトレンドに合わせて迅速に作成したりすることが可能です。

これにより、PDCAサイクルが高速化し、マーケティング施策の精度とROI（投資対効果）を飛躍的に向上させることができます。

EC・小売における顧客体験の向上

オンラインでの購買体験は、よりパーソナライズされ、没入感のあるものへと進化します。顧客が自身の部屋の写真をアップロードすると、購入を検討している家具がそこに配置されたイメージを瞬時に確認できるようになります。

あるいは、自身の写真を使って、新作のアパレルをバーチャルで試着する「バーチャル試着・設置」が低コストで実現可能になり、コンバージョン率の向上と返品率の低下に大きく貢献します。

企画・デザインプロセスの高速化

製品開発やサービス設計の初期段階において、手書きのラフスケッチやコンセプト文から、具体的なデザイン案やモックアップを瞬時に生成できます。これにより、企画者、デザイナー、エンジニア間のイメージ共有が円滑になり、意思決定のスピードが向上します。

また、既存のデザインを基に多様なカラーバリエーションや素材感のシミュレーションを即座に行うことで、市場投入までのリードタイムを大幅に短縮します。

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）に関するよくある質問まとめ

まとめ

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）は、画像生成と編集の両面において高精度・高効率を両立するモデルです。低コストかつ柔軟性の高い画像処理が可能であり、アプリ開発からブランド素材制作、教育分野まで幅広い応用が期待されます。

Google AI Studioとの連携により、ノーコード・ローコードでの導入も現実的になっており、今後のビジュアルAI活用の中心となるモデルの一つといえるでしょう。

どの業務に適用すれば最も費用対効果が高いのか、既存システムとどう連携させるべきか、といった具体的な導入計画には、専門的な知見が不可欠です。もし、自社での活用可能性をさらに深く探りたい、あるいは具体的な導入ステップについて相談したいとお考えでしたら、ぜひ一度、専門家にご相談ください。