室谷代表取締役Nano Banana 2.1は、Googleが2026年10月6日にリリースした画像生成・編集モデルで、1つのモデルでテキストからの画像生成と既存画像の編集の両方をこなします。Artificial Analysisの評価では、テキストからの画像生成と画像編集の両リーダーボードで4位に入り、しかも価格は前世代の半額なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師これは単に「新モデルが出た」という話じゃないんですよ。ベースがGemini 3.6 Flashで、Gemini API上ではNano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）を置き換える立場になります。
つまりGoogleの画像まわりの主力が、性能を上げながら価格を下げて入れ替わったということです。
つまりGoogleの画像まわりの主力が、性能を上げながら価格を下げて入れ替わったということです。
室谷代表取締役しかもArtificial Analysisの評価では、測定している16項目すべてでNano Banana 2を上回っているんですよ。値段を半分にした上で全項目改善というのは、けっこう攻めた話ですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師まず整理しておくと、今回の発表元はGoogleで、それをArtificial Analysisが独自に評価してリーダーボードに載せたという構図です。Artificial Analysisの評価はGemini API経由、1K解像度、デフォルト設定で行われたとされています。
室谷代表取締役なるほど。評価条件が明示されているのは実務で助かりますね。
うちでも画像生成まわりは触っているので、この「1K・デフォルト設定」という条件は後で効いてきます。
うちでも画像生成まわりは触っているので、この「1K・デフォルト設定」という条件は後で効いてきます。
Nano Banana 2.1とは？何ができるモデルなのか
Nano Banana 2.1 対応機能一覧
| 機能 | 対応 |
|---|---|
| 画像生成 | ○ |
| 検索グラウンディング | ○ |
| Thinking | ○ |
| 音声生成 | × |
| キャッシュ | × |
| コード実行 | × |
| ファイル検索 | × |
| 関数呼び出し | × |
| Google Mapsグラウンディング | × |
| Live API | × |
| 構造化出力 | × |
| URLコンテキスト | × |
テキトー教師DotAI 認定講師公式ドキュメントによると、Nano Banana 2.1は「最新の高効率な画像生成・会話型編集モデル」と位置づけられています。Nano Banana 2の更新版で、Flashレベルの速度とコスト効率を維持しつつ、視覚品質、プロンプト追従性、マルチターンのキャラクター一貫性、テキスト描画を大きく改善したとのことです。
室谷代表取締役ここで大事なのは「会話型編集」という言葉ですよね。1回プロンプトを投げて終わりではなく、対話しながら画像を練っていける。
実務だと、これができるかどうかで作業フローが全然変わってくるんですよ。
実務だと、これができるかどうかで作業フローが全然変わってくるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師公式では、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）に対する「より効率的な相棒」という位置づけも示されています。つまり、最上位のProほどではないが、速度とコストを抑えつつ実用十分な品質を出す、という役割ですね。
室谷代表取締役モデルコードは
入力トークン上限が131,072、出力が32,768というスペックも公式に書かれています。
gemini-nano-banana-2.1。入力はテキスト、画像、動画、PDFに対応していて、出力は画像とテキスト。入力トークン上限が131,072、出力が32,768というスペックも公式に書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師対応していない機能も公式に明記されていて、音声生成、キャッシュ、コード実行、ファイル検索、関数呼び出し、Google Mapsのグラウンディング、Live API、構造化出力、URLコンテキストは非対応です。一方で画像生成、検索グラウンディング、Thinkingは対応しています。
室谷代表取締役検索グラウンディングが使えるのは面白いですよね。Google検索や画像検索で裏を取った情報を画像生成に反映できる。
公式ページの作例でも「画像検索でケツァールの正確な画像を探して壁紙を作る」みたいなプロンプトが紹介されています。
公式ページの作例でも「画像検索でケツァールの正確な画像を探して壁紙を作る」みたいなプロンプトが紹介されています。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、生成された画像にはすべてSynthIDの電子透かしが入ることも公式に明記されています。実務で使う場合は、この点は押さえておきたいところです。
室谷代表取締役あとThinkingレベルが設定できるのも大きいですね。minimal、medium（デフォルト）、highの3段階。
品質を上げたいときはhighに、速度優先ならminimalに、という調整ができます。
品質を上げたいときはhighに、速度優先ならminimalに、という調整ができます。
Nano Banana 2.1でできること — 図解・人物・テキスト描画はどこまで進化したか
Nano Banana 2.1の能力評価（Artificial Analysis分類）
| 能力 | 順位・評価 | 内容 |
|---|---|---|
| Layout | 10位→4位 | フロー、矢印、ブロック、視覚的階層、マルチパネル構成 |
| Human Anatomy | 6位→3位 | 手、顔、体のプロポーション、動的なポーズや動き。GPT Image 2 (high)と同水準 |
| Text Rendering | 大きく改善 | 長文、小さい文字、記号、アーティスティックなレタリング |
| Lighting | フロンティアから最も遠い | 弱点として指摘 |
| Architecture & Real Estate | 7位 | 弱い領域 |
テキトー教師DotAI 認定講師Artificial Analysisの分類では、テキストからの画像生成について9つの能力と10のユースケースを測っています。能力というのは、画像を作るための個別スキルのことですね。
室谷代表取締役その中でNano Banana 2.1が最も伸びたのがLayoutとHuman Anatomy。Layoutは10位から4位、Human Anatomyは6位から3位に上がっています。
テキスト描画も大きく改善したとされています。
テキスト描画も大きく改善したとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師Layoutはフロー、矢印、ブロック、視覚的階層、マルチパネル構成などをカバーします。Human Anatomyは手、顔、体のプロポーション、動的なポーズや動き。
Text Renderingは長文、小さい文字、記号、アーティスティックなレタリングです。
Text Renderingは長文、小さい文字、記号、アーティスティックなレタリングです。
室谷代表取締役手や顔が崩れる問題は、画像生成を実務で使う上でずっとネックだったんですよ。そこが3位まで来たのは大きい。
しかもHuman AnatomyはGPT Image 2 (high)と同水準だと評価されています。
しかもHuman AnatomyはGPT Image 2 (high)と同水準だと評価されています。
テキトー教師DotAI 認定講師一方で弱点もはっきりしていて、Lightingがフロンティアから最も遠いと指摘されています。あとArchitecture & Real Estateは7位で、ここも弱い。
万能ではないということですね。
万能ではないということですね。
室谷代表取締役公式ドキュメントでは、1K・2K・4Kの各解像度で視覚品質とリアリズムが改善されたこと、2K・4Kでのワイド・パノラマアスペクト比（1:4、4:1、1:8、8:1）のタイル状アーティファクトが修正されたことも挙げられています。
テキトー教師DotAI 認定講師マルチ画像融合は最大14枚の参照画像に対応し、最大4キャラクターの一貫性と最大10オブジェクトの忠実性を保てると公式に書かれています。これは商品画像やキャラクター素材を作る人には大きいですね。
室谷代表取締役複数の参照画像を混ぜて一貫性を保つ、というのは実際にやると難しいんですよ。MYUUUでも画像まわりの検証はしているんですが、参照が増えると崩れがちなんですよね。
そこが14枚まで対応と明記されているのは心強い。
そこが14枚まで対応と明記されているのは心強い。
Nano Banana 2.1の使い方・始め方 — どのプラットフォームで使えるのか
Nano Banana 2.1のモデル選び(3層の使い分け)
Nano Banana 2 Lite
- 最速・最安
- 速度とコストを最優先する用途
Nano Banana 2.1
- 高効率の主力
- 新規プロジェクトでの使用が推奨
- 品質とコストのバランスを取りたい場合
テキトー教師DotAI 認定講師提供範囲はかなり広いです。Artificial Analysisのスレッドによると、Geminiアプリ、検索のAIモード、Google AI Studio、Flow、Stitch、Google Ads、Gemini Enterprise Platform、そしてGemini APIとVertex AI、さらにサードパーティ経由でも提供されています。
室谷代表取締役一般ユーザーはGeminiアプリや検索のAIモードから、開発者はGemini APIやVertex AIから、という使い分けになりますね。Google Adsで使えるというのは、広告クリエイティブを作る実務者には直接効いてきます。
テキトー教師DotAI 認定講師開発者向けには、公式ドキュメントにPython、JavaScript、Javaのコード例が載っています。モデル名は
gemini-nano-banana-2.1を指定する形です。室谷代表取締役コードは
client.interactions.createでモデルとプロンプトを渡すだけのシンプルな形になっています。既存のGemini APIを使っているプロジェクトなら、モデル名を差し替えるだけで試せるということです。テキトー教師DotAI 認定講師公式ドキュメントでは、新規プロジェクトにはNano Banana 2.1の使用が推奨されています。従来のNano Banana 2は前世代の主力という位置づけに変わったわけですね。
室谷代表取締役あとBatch APIには対応していますが、Flex inferenceとPriority inferenceは非対応。大量に画像を生成するバッチ処理は得意だけど、優先度の高い推論はできない、という整理になります。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも受講生さんから「どのモデルを選べばいいのか」という質問がよく出るんですよ。公式の整理では、Nano Banana 2.1が高効率の主力、Nano Banana 2 Liteが最速・最安、Nano Banana Proが最上位、という3層になっています。
室谷代表取締役用途で選ぶのが正解ですね。速度とコスト最優先ならLite、複雑なタスクならPro、その中間で品質とコストのバランスを取りたいなら2.1。
この整理は分かりやすいです。
この整理は分かりやすいです。
Nano Banana 2.1の料金と日本での提供状況 — 1K・2K・4Kでいくらか
テキトー教師DotAI 認定講師料金はここがポイントです。Artificial Analysisのスレッドによると、Gemini APIでの1K解像度は1画像あたり$0.0336、1,000画像で$33.6。
これはNano Banana 2の1K価格の半額で、AA-Image-T2I v2.0の上位7モデルの中で最安です。
これはNano Banana 2の1K価格の半額で、AA-Image-T2I v2.0の上位7モデルの中で最安です。
室谷代表取締役2Kは1画像$0.0504、4Kは$0.0756。解像度が上がるほど単価は上がりますが、それでもこの水準はかなり攻めていますよね。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
| 解像度 | 1画像あたり | 1,000画像あたり |
|---|---|---|
| 1K | $0.0336 | $33.6 |
| 2K | $0.0504 | $50.4 |
| 4K | $0.0756 | $75.6 |
室谷代表取締役ちなみにArtificial Analysisのリーダーボードでは、Nano Banana 2が$67.0/1k画像、Nano Banana Proが$134.0/1k画像、Nano Banana 2 Liteが$33.6/1k画像と記録されています。2.1はLiteと同じ1K価格で、品質はLiteより明確に上ということですね。
テキトー教師DotAI 認定講師日本での提供状況については、公式ドキュメントにGemini APIの利用可能リージョンというページへの言及はありますが、日本固有の提供条件についての個別の記述は今回の資料には含まれていません。現時点では明らかにされていない部分は、公式の利用可能リージョンのページで確認するのが確実です。
室谷代表取締役ただ、GeminiアプリやGoogle AI Studio、Gemini APIといった経路は日本からも使えるものなので、実務的にはそこまで大きな障壁はないはずです。無料枠と有料プランの具体的な線引きは、公式の料金ページで確認する必要がありますね。
テキトー教師DotAI 認定講師講座で受講生さんにいつも言うのは、「単価だけで判断しない」ということなんですよ。1枚あたりの価格が安くても、やり直しが増えたら意味がない。
その点、2.1は品質が上がって単価が下がっているので、試行錯誤のコストが下がる方向に働きます。
その点、2.1は品質が上がって単価が下がっているので、試行錯誤のコストが下がる方向に働きます。
Nano Banana 2.1は従来モデルから何が変わったか — Nano Banana 2／Proとの比較
室谷代表取締役ここは数字で見たほうが早いですね。Artificial Analysisのリーダーボードから、主要モデルの比較を整理してみます。
テキトー教師DotAI 認定講師テキストからの画像生成（AA-Image-T2I v2.0）のEloと価格を並べるとこうなります。
| モデル | Elo | リリース | 1K価格 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst (max) | 1198 | 2026年9月 | $210.7/1k |
| GPT Image 2.5 Flare (max) | 1191 | 2026年9月 | $210.7/1k |
| GPT Image 2 (high) | 1172 | 2026年4月 | $211.0/1k |
| Nano Banana 2.1 | 1160 | 2026年10月 | $33.6/1k |
| Grok Imagine Image 2.0 | 1156 | 2026年8月 | $60.0/1k |
| MAI-Image-2.6 | 1151 | 2026年8月 | $38.9/1k |
| Nano Banana 2 | 1126 | 2026年2月 | $67.0/1k |
| Nano Banana Pro | 1102 | 2025年11月 | $134.0/1k |
| Nano Banana 2 Lite | 1095 | 2026年6月 | $33.6/1k |
室谷代表取締役これを見ると、2.1はNano Banana 2からEloで34ポイント上がって、価格は半額。さらに上位のNano Banana ProよりもEloが高く、価格は4分の1以下になっているんですよね。
世代の入れ替わりがきれいに数字で出ています。
世代の入れ替わりがきれいに数字で出ています。
テキトー教師DotAI 認定講師画像編集（AA-Image-Editing v2.0）でも同じ構図です。Nano Banana 2.1はElo 1137で4位、Nano Banana 2はElo 1110で10位、Nano Banana ProはElo 1101で14位。
編集でも2.1がGoogleの中で最上位に来ています。
編集でも2.1がGoogleの中で最上位に来ています。
室谷代表取締役公式ドキュメントの表現を借りると、2.1は「Flashレベルの速度とコスト効率を維持しつつ、視覚品質、プロンプト追従性、マルチターンのキャラクター一貫性、テキスト描画を大幅に改善」したモデル。Proは「最も複雑な視覚タスク向けのプレミアムな選択肢」で、世界知識、ローカライゼーション、ブランド一貫性、精密なクリエイティブ制御で最高水準を提供する、という役割分担になっています。
テキトー教師DotAI 認定講師つまり「Proの下位互換」ではなく、用途が違うということですね。汎用的な画像生成と会話型編集の主力が2.1、ブランドやローカライズの精度が求められる複雑な案件がPro、という整理です。
室谷代表取締役実際、Artificial Analysisの評価でも2.1はProを上回っている項目が多い。価格差を考えると、多くの案件で2.1を選ぶ理由があるということです。
品質と価格のフロンティアを押し広げた意味 — 競合モデルとの立ち位置
テキトー教師DotAI 認定講師Artificial Analysisは「Nano Banana 2.1は品質対価格のフロンティアを押し広げた」と表現しています。前世代より3ランク上で、価格は半額。
この組み合わせがどれだけ珍しいかという話です。
この組み合わせがどれだけ珍しいかという話です。
室谷代表取締役具体的には、AA-Image-T2I v2.0で2.1より安いモデルで2.1よりスコアが高いものは存在しない、と。そして2.1よりスコアが高い3モデルは、1画像あたりのコストが約6倍なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師品質で2.1に最も近い競合はGrok Imagine Image 2.0とMAI-Image-2.6ですが、どちらも2.1より高い価格です。画像編集ではMAI-Image-2.6と同水準で、価格は14%低いとされています。
室谷代表取締役ここで面白いのが速度の話なんですよ。Artificial Analysisの独立した生成速度ベンチマークでは、2.1は1K画像あたり約16秒。
Nano Banana 2が8.3秒、Nano Banana 2 Liteが3.1秒なので、従来のNano Banana系より遅くなっています。
Nano Banana 2が8.3秒、Nano Banana 2 Liteが3.1秒なので、従来のNano Banana系より遅くなっています。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、AA-Image-T2I v2.0の上位6モデルの中では最速で、2.1より上位のモデルはすべて3.3倍以上の時間がかかるとされています。つまり「遅くなった」というより「品質を上げるために速度を犠牲にしたが、それでも上位陣よりは速い」という位置づけですね。
室谷代表取締役これは実務の判断に関わるところです。バッチで大量に回すなら速度は効くけど、上位モデルと比べれば十分速い。
MYUUUでも画像生成を回すときは、品質と待ち時間のバランスを見ながらモデルを選んでいますが、この速度帯なら許容範囲という感覚です。
MYUUUでも画像生成を回すときは、品質と待ち時間のバランスを見ながらモデルを選んでいますが、この速度帯なら許容範囲という感覚です。
テキトー教師DotAI 認定講師ユースケース別でも特徴が出ています。テキストからの画像生成では、Productivity & Knowledge Workで2位。
GPT Image 2 (high)に次ぐ順位で、Nano Banana 2の8位から大きく上がっています。
GPT Image 2 (high)に次ぐ順位で、Nano Banana 2の8位から大きく上がっています。
室谷代表取締役これはLayoutとText Renderingの改善が効いていると分析されていますね。図解、インフォグラフィック、チャート、スライドといった実務で使う画像に強いということです。
テキトー教師DotAI 認定講師最大のユースケース改善はLive-Action Filmで3位。Human Anatomyの改善が効いています。
Retail & Ecommerceも3位です。一方でArchitecture & Real Estateは7位で弱点とされています。
Retail & Ecommerceも3位です。一方でArchitecture & Real Estateは7位で弱点とされています。
室谷代表取締役この「何に強いか」がはっきりしているのは、導入判断の材料になりますよね。自社の用途がProductivity & Knowledge WorkやRetail & Ecommerceに寄っているなら、かなり有力な選択肢になります。
編集機能の実力 — Google史上最高の編集モデルになった理由
テキトー教師DotAI 認定講師画像編集については、Artificial Analysisは「Nano Banana 2.1は7つの編集アクションすべてでGoogleのベストモデルになった」と評価しています。
室谷代表取締役7つの編集アクションというのは、モデルに何をさせるかの分類です。その中でもScene & Style EditとIdentity Preserving Editの伸びが大きいとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師Scene & Style Editは24位から首位モデルのすぐ後ろまで上昇。Identity Preserving Editは12位から3位に上がりました。
Identity Preserving Editは、人物、顔、キャラクターの同一性を保ったまま編集する能力です。
Identity Preserving Editは、人物、顔、キャラクターの同一性を保ったまま編集する能力です。
室谷代表取締役これは大きいですよ。編集で一番困るのが、人物の顔が変わってしまうことなんですよね。
商品にモデルを着せ替えるときも、顔が別人になったら使えない。そこが3位まで来たのは実務的に効きます。
商品にモデルを着せ替えるときも、顔が別人になったら使えない。そこが3位まで来たのは実務的に効きます。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、Reasoning-Based EditとIdentity Preserving Editでは、GPT Image 2.5の2モデルだけが2.1より上位とされています。つまりこの2つの編集アクションでは、まだ上があるということです。
室谷代表取締役あとEnhancement & Restorationが18位で、Nano Banana 2と比べて改善していないという指摘もあります。弱点は弱点として認識しておくべきですね。
テキトー教師DotAI 認定講師編集のユースケース別では、Productivity & Knowledge Workが2位。GPT Image 2.5 Sunburst (max)のすぐ後ろで、テキストからの画像生成と同じ順位です。
室谷代表取締役最大の改善はRetail & Ecommerceで14位から3位、Marketing & Advertisingで11位から4位。逆にSocial Media & Creator ContentとAnimation & Gamingは編集の弱いユースケースとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ドキュメントの表現では、2.1は「マルチターンのキャラクター一貫性」を改善したとされています。会話を重ねながら編集しても、キャラクターが崩れにくくなったということですね。
室谷代表取締役ここは実際に触って確かめたいところです。MYUUUでも画像編集のワークフローは組んでいるので、参照画像を複数使ったときの一貫性は重点的に見たい。
公式には最大14枚の参照画像、最大4キャラクターの一貫性、最大10オブジェクトの忠実性と明記されているので、そこが実運用でどこまで出るかですね。
公式には最大14枚の参照画像、最大4キャラクターの一貫性、最大10オブジェクトの忠実性と明記されているので、そこが実運用でどこまで出るかですね。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも受講生さんに伝えているんですが、編集モデルを選ぶときは「何を保ったまま何を変えるか」を明確にするのが大事なんですよ。2.1はIdentity Preserving Editが3位なので、人物を保ったまま服装や背景を変える、というタスクに向いています。
室谷代表取締役Googleの画像モデルまわりの動きは速いので、定期的に追いかけないといけないですね。Gemini全体の動きについてはGoogleがGemini 4 Argon発表 料金と提供時期でも整理しています。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、AIモデル全体の流れを押さえたい人はChatGPTはいつから？リリースの歴史・モデル進化・料金プラン・最新動向を完全解説【2026年最新】も参考になります。画像モデルだけを追うと視野が狭くなるので、テキストモデル側の進化と合わせて見るのがおすすめです。
よくある質問
テキトー教師DotAI 認定講師ここからは、よく聞かれる点を整理していきます。
室谷代表取締役まず「いつから使えるのか」ですが、Googleが2026年10月6日にリリースしたモデルで、Gemini API上ではNano Banana 2を置き換える形になっています。
テキトー教師DotAI 認定講師「どこで使えるのか」は、Geminiアプリ、検索のAIモード、Google AI Studio、Flow、Stitch、Google Ads、Gemini Enterprise Platform、Gemini API、Vertex AI、サードパーティ経由です。
室谷代表取締役「料金はいくらか」は、Gemini APIで1Kが1画像$0.0336、2Kが$0.0504、4Kが$0.0756。1KはNano Banana 2の半額です。
テキトー教師DotAI 認定講師「Nano Banana 2やProとどう違うのか」は、2.1はNano Banana 2の後継で、Artificial Analysisの評価ではテキストからの画像生成・画像編集の両方でGoogleのモデルの中で最上位に来ています。Proはブランド一貫性やローカライゼーションなど、より複雑なタスク向けのプレミアムな選択肢という位置づけです。
室谷代表取締役「無料で使えるのか」については、今回の資料には無料枠の具体的な条件までは含まれていません。現時点では明らかにされていないので、公式の料金ページで確認してください。
テキトー教師DotAI 認定講師「プロンプトのコツはあるのか」については、公式ドキュメントで検索グラウンディングやThinkingレベルの設定が可能とされているので、正確な情報を反映させたいときは検索グラウンディング、品質を上げたいときはThinkingをhighにする、という調整が考えられます。
室谷代表取締役「開発者向けの情報はあるのか」は、公式ドキュメントにモデルカードとPython・JavaScript・Javaのコード例が用意されています。モデルコードは
gemini-nano-banana-2.1です。テキトー教師DotAI 認定講師最後に、AI開発ツールまわりの連携を知りたい人はCursorとChatGPT（OpenAI API）連携完全ガイド【2026年最新】：APIキー設定・料金・Slack連携まで徹底解説も参考にしてください。画像モデルをアプリに組み込む流れを考える上で、API連携の基本が整理されています。
室谷代表取締役まとめると、Nano Banana 2.1は「品質を上げて価格を下げた」という分かりやすい進化をしたモデルです。特に図解・インフォグラフィック・商品画像・人物の一貫性を保つ編集に強く、実務で画像生成を使っている人にとっては乗り換えを検討する価値がある。
まずはGeminiアプリかGoogle AI Studioで触ってみるのが早いと思います。
まずはGeminiアプリかGoogle AI Studioで触ってみるのが早いと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。単にベンチマークの順位が上がったという話ではなく、同じ予算でできることが増えたという話なんですよ。
そこが実務にとって一番大きいところです。
そこが実務にとって一番大きいところです。
