Nano Bananaのプロンプトで思い通りの画像を出す方法

Nano Bananaで画像を生成してみたものの、思った通りの構図や雰囲気にならず、どう指示を書けばよいのか迷っている担当者は少なくないと考えられます。プロンプト（AIへの指示文）の書き方には型があり、いくつかのポイントを押さえるだけで、生成結果の精度は大きく変わります。

この記事では、Nano Bananaとはどのようなモデルか、思い通りの画像を出すプロンプトの書き方の基本ルール、広告・資料・EC画像など業務シーン別の実例、生成に失敗したときの直し方、商用利用時の料金・著作権の注意点、そして自社で運用を続けるべきか専門人材に依頼すべきかの判断軸までを、わかりやすく解説します。

読み進めることで、自社の業務にNano Bananaをすぐに落とし込める状態を目指せます。

Nano Bananaとは｜プロンプトを書く前に知っておくべき基本

Nano Bananaのプロンプトを効果的に書くには、まずモデル自体の基本を押さえておく必要があります。ここでは、後続の章を理解するために最低限必要な範囲に絞って説明します。

Nano Bananaの正式名称と提供元

「Nano Banana」は、Googleが提供する画像生成AIモデルの通称です。正式名称は「Gemini 2.5 Flash Image」で、より高機能な上位モデルには「Gemini 3 Pro Image」（通称：Nano Banana Pro）があります。

Nano Bananaは、Geminiアプリ、Google AI Studio、Gemini APIなど複数の形態で利用できます。業務でまとまった枚数を自動生成したい場合はAPI経由、担当者が個別に画像を作る場合はGeminiアプリやGoogle AI Studioからの利用が中心になると考えられます。

なお、記事内で扱う「プロンプト」とは、AIに対して行う指示文・入力文を指す言葉です。

出典：Google公式ブログ「Nano Banana Pro」

Nano Banana・Pro・2の違い

無印のNano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）は、高速に画像を生成できる標準モデルです。一方のNano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）は、4K相当の高解像度出力、多言語でのテキスト描画、Google検索と連携して最新の情報を画像に反映できる検索グラウンディング（生成時に検索結果を参照する仕組み）に対応した高機能モデルです。

Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）という後継モデルも2026年5月に提供が始まっています。動画からの画像生成への対応など無印・Proにない特徴がありますが、モデルの世代交代は速いため、利用時は必ずGoogle公式ページで最新の仕様を確認してください。

業務での使い分けとしては、社内向けの簡易な下書き作成には無印モデル、社外に出す広告・資料など品質を求める用途にはProモデルを検討する、という目安が考えられます。Proモデルは無印より利用料金が高くなりやすいため、料金章と合わせてコスト差も踏まえて選ぶことをおすすめします。

項目	Nano Banana（無印）	Nano Banana Pro	Nano Banana 2
正式名称	Gemini 2.5 Flash Image	Gemini 3 Pro Image	Gemini 3.1 Flash Image
提供開始	―	2025年11月	2026年5月
解像度	標準解像度	4K相当の高解像度に対応	2K対応（2026年8月時点。仕様は変更される可能性あり）
テキスト描画	簡易な描画に留まる	多言語での正確な描画に対応	多言語での描画に対応
検索連携	非対応	Google検索グラウンディングに対応	Google検索グラウンディングに対応
向く用途	簡易な下書き・社内利用	広告・資料など品質重視の用途	無印の後継として幅広い用途に対応（詳細は公式ページで確認）

出典：Google Cloud公式ブログ「Ultimate Prompting Guide for Nano Banana」、Google Cloud公式ブログ「Nano Banana 2 and Nano Banana Pro are generally available」

Nano Bananaプロンプトの書き方｜思い通りの画像を出す基本ルール

Nano Bananaで意図通りの画像を出すには、Google公式が案内しているプロンプト設計の考え方に沿って指示を書くことが有効です。ここでは、実務でそのまま使える4つの基本ルールを紹介します。次の「業務シーン別の実例」でも、この型をそのまま応用します。

具体的な情景描写に使う5つの要素

Nano Bananaに意図を正確に伝えるには、次の5つの要素を意識してプロンプトを組み立てる方法が有効です。

• 被写体：誰が、または何が写っているか
• 構図・カメラ：どの角度・距離から見た画像か
• アクション：被写体が何をしている場面か
• 場所・背景：どこで撮影・描かれたような画像か
• スタイル・雰囲気：写実的、イラスト風、シネマティックなど、どのような表現方法か

たとえば新製品の腕時計を紹介する画像なら、「オフィスのデスクに置かれた腕時計を（場所）、正面からクローズアップで（構図）、自然光が当たっている様子で（アクション・雰囲気）、写実的な質感で（スタイル）撮影したような画像」のように、5要素を1つの文章に落とし込みます。

要素のどれか1つでも抽象的なままだと、AIが独自に解釈し、意図とずれた画像になりやすい点に注意が必要です。

出典：Google Cloud公式ブログ「Ultimate Prompting Guide for Nano Banana」

タグの羅列ではなく自然な文章で書く

画像生成AIの経験がある担当者ほど、「犬、公園、走る、夕方」のように単語を並べる書き方（タグ形式）をしてしまいがちです。しかしNano Bananaは、状況を説明する自然な文章の方が、意図を正確に理解しやすいという特徴があります。

• 悪い例：「犬、公園、走る、夕方」
• 良い例：「夕方の公園で、犬が笑顔で駆け回っている様子」

Nano Bananaは、言語モデルとしての文章理解力を土台にした画像生成モデルです。そのため、文章としてのまとまりがある指示の方が、要素同士の関係（誰が、どこで、何をしているか）を正しく解釈しやすくなると考えられます。

出典：Google Cloud公式ブログ「Ultimate Prompting Guide for Nano Banana」

除外したいことより含めたいことを書く

「背景に人を入れないで」のような否定形の指示は、意図通りに反映されないことがあります。否定形の指示は誤読されやすく、否定した対象そのものが画像に描かれてしまう場合があるためです。

• 悪い例：「背景に人を入れないでください」
• 良い例：「誰もいない、静かなオフィスの背景にしてください」

含めたい状態を肯定形で書くことで、AIが解釈すべき情報がシンプルになり、精度が上がりやすくなります。

出典：Google Cloud公式ブログ「Ultimate Prompting Guide for Nano Banana」

対話形式による段階的な修正

1回の指示で完璧な画像を求めると、細部の調整がうまくいかず諦めてしまうケースが多いと考えられます。まず大枠のプロンプトで画像を生成し、会話形式で少しずつ修正していく使い方が向いています。

前述の腕時計の例で考えると、次のような2段階の指示になります。

• 1回目の指示：「オフィスのデスクに置かれた腕時計を、正面からクローズアップで、自然光が当たっている様子で、写実的な質感で撮影したような画像」
• 2回目の指示（1回目の生成結果を見てから）：「背景をもう少し明るくして、腕時計を画面の中央に寄せてください」

Nano Bananaは会話の流れを踏まえて画像を編集できる仕組みを持っているため、この段階的な修正がしやすいモデルです。一度に完璧な指示を作り込むより、対話によって軌道修正していく進め方の方が、業務での利用では効率的だと考えられます。

出典：Google Cloud公式ブログ「Ultimate Prompting Guide for Nano Banana」

業務シーン別｜Nano Bananaプロンプトの実例

前章の書き方の型を、実際のBtoB業務シーンに当てはめた実例を紹介します。そのままコピーして、自社の状況に合わせて書き換える形で使えます。

SNS・広告用の画像

新商品のSNS告知用画像を想定したプロンプトの例です。

• 「白を基調としたシンプルな背景に、新発売のスキンケアクリームのボトルを中央に置いた、明るく清潔感のある写実的な商品写真。上部に余白を残した構図にしてください」

バナー広告などでテキストを画像内に配置したい場合は、「画像の下部に『新発売』という文字を、読みやすい太めのフォントで配置してください」のように、テキストの内容・位置・見せ方を具体的に指示します。Nano Banana Proは多言語でのテキスト描画に対応しているため、画像内に文字を正確に入れたい場合はProモデルの利用が向いています。

出典：Google公式ブログ「Nano Banana Pro」

提案書・プレゼン資料用の画像

「業務効率化」のような抽象的な概念を、資料用の図解に落とし込むプロンプトの例です。

• 「複数の書類が積み重なったデスクから、1つのシンプルなダッシュボード画面に変わっていく様子を、フラットなイラストスタイルで表現してください。ビジネス資料に使う落ち着いた配色にしてください」

社内外向け資料では、写実的な表現よりも、シンプルなイラスト調や落ち着いた配色を指定した方が、資料全体の雰囲気に馴染みやすくなります。

EC・商品紹介用の画像

商品の背景や角度だけを変えて複数パターンを作りたい場合の例です。

• 「この商品画像の形状とロゴを変えずに、背景だけをナチュラルな木目のテーブルに変更してください」
• 「同じ商品を、正面ではなく斜め45度の角度から見た構図に変更してください」

商品そのものの形状やロゴを保ったまま背景・角度だけを変えたい場合は、「変えたい部分」と「変えたくない部分」の両方を明記すると、意図が伝わりやすくなります。

Nano Bananaと他の画像生成AIの違い

数ある画像生成AIの中でNano Bananaを選ぶ理由を判断するため、他の主要な画像生成AIとの違いを整理します。Nano Banana（Pro）の強みは、画像内にテキストを正確に描画できる点と、Google検索と連携して最新の情報を画像に反映できる検索グラウンディングに対応している点です。

一方で、イラストやアート表現に強みを持つ画像生成AIも存在し、優劣ではなく用途による向き不向きとして捉える必要があります。生成速度や画質の優劣を数値で比較した公開情報は確認できないため、この記事では断定的な比較は行いません。

項目	Nano Banana（Pro）	他の主要な画像生成AI
提供元	Google	各社（提供元により異なる）
テキスト描画	多言語で正確な描画に対応（Pro）	モデルにより精度が異なる
最新情報の反映	Google検索グラウンディングに対応	モデルにより対応状況が異なる
得意な表現	写実的な表現・情報反映型の生成	イラスト・アート表現に強いモデルもある

出典：Google公式ブログ「Nano Banana Pro」

Nano Bananaプロンプトの失敗要因と対策

プロンプトを書いても意図通りの画像にならない場合、いくつかの典型的な失敗パターンに当てはまっていることが多いと考えられます。ここでは3つの失敗要因と、それぞれの対策を紹介します。

顔や手の不自然な崩れ

• 症状：人物の顔の造形や、手の指の数・形が不自然になる。
• 原因：複数人物や複雑なポーズを一度に指示すると、AIが人体構造を正確に把握しづらくなることが原因と考えられます。
• 対策：指示する人数やポーズをシンプルにする、崩れた部分だけを対話形式で「手を自然な形に直してください」と再指示する、という2つの方法が有効です。

意図と異なる構図・雰囲気

• 症状：カメラの距離感やアングル、画像全体の雰囲気が意図と異なる。
• 原因：カメラや構図に関する指示が曖昧、またはスタイルの指定が抜けていることが原因と考えられます。
• 対策：「見上げるアングルで」「俯瞰で」のようにカメラ視点を明記する、参考にしたい雰囲気を具体的な形容詞（例：シネマティック、明るく開放的など）で補う、という方法が有効です。

画像内テキストの描画不良

• 症状：指定した文字が崩れる、文字化けする。
• 原因：無印モデルはテキスト描画の精度に制約があることが原因です。
• 対策：テキストを正確に描画したい場合はNano Banana Proを使う、または画像内のテキスト部分は生成後に編集ソフトで調整する、という2つの対策が考えられます。

失敗要因×対策の一覧

ここまで紹介した3つの失敗要因は、いずれも対応する対策と1対1でカバーされています。自社のケースがどれに当てはまるか、次の一覧で確認できます。

失敗要因	症状	対策
顔・手の崩れ	顔の造形や手の指が不自然になる	指示する人数・ポーズを簡潔にする／対話形式で該当部分のみ再指示する
構図・雰囲気のずれ	カメラ距離感やアングルが意図と違う	カメラ視点を明記する／雰囲気を具体的な形容詞で補う
テキストの描画不良	文字が崩れる・文字化けする	Nano Banana Proを使う／生成後に編集ソフトでテキストを調整する

出典：Gemini API公式ドキュメント「Image generation」

Nano Banana商用利用時の料金・著作権の注意点

業務で使う前に、料金と著作権・肖像権のリスクを確認しておく必要があります。

料金体系

Geminiアプリでは無料枠の範囲で試用できます。一方、業務でまとまった枚数を自動生成する場合は、Gemini APIの利用料金が発生します。料金は変更される可能性があるため、具体的な金額はGemini API公式の料金ページで最新の情報を確認してください。

出典：Gemini API公式ドキュメント「Image generation」

著作権・肖像権のリスク

実在する人物や、著名なキャラクターを模した画像を生成し、社外に公開する行為には、著作権・肖像権を侵害するリスクがあります。Googleの生成AIに関する利用ポリシーでも、他者の権利を侵害するコンテンツの生成は禁じられています。

業務で使う際の最低限の回避策として、次の2点が挙げられます。

• プロンプトに実在の人物名・著名なキャラクター名を含めない
• 社外に公開する前に、既存の著作物・商標と似すぎていないかを目視で確認する

また、Nano Bananaで生成した画像には、AI生成であることを識別できる透かし（SynthIDと呼ばれる電子的な識別情報）が付与される仕組みがあります。

個別のケースで著作権侵害に該当するかどうかの法的な判断は、記事内で断定できません。業務で利用する際は、社内の法務担当者への確認をおすすめします。

出典：Google「Generative AI Prohibited Use Policy」、Gemini API公式ドキュメント「Image generation」

Nano Bananaプロンプト運用は自社か専門人材か｜判断軸

プロンプトの型を理解した上で、自社で運用を続けるべきか、外部の専門人材に依頼すべきかを判断する基準を紹介します。

自社運用に向くケースと体制のポイント

生成する画像が月数十枚程度で、社内に生成物のクオリティをチェックできる担当者がいる、という場合は自社運用が向いていると考えられます。運用する際は、本記事で紹介したプロンプトの型を社内でテンプレート化して共有すること、著作権・肖像権のチェック手順を事前に決めておくことの2点が重要です。

専門人材への依頼を検討すべきケース

生成する画像が月数百枚規模になる、あるいは枚数が少なくても広告やECのメイン画像のようにブランドイメージに直結する用途で品質の安定が必要、社内にプロンプト設計や著作権チェックのノウハウがない、といったケースでは、外部の専門人材に依頼した方が結果的に時間とコストを抑えられる可能性があります。依頼先の候補としては、プロンプト設計やAI活用支援の実務経験を持つ人材が挙げられます。

Nano Bananaプロンプトの活用支援は「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください

Nano Bananaのプロンプトの型を理解しても、「業務でどこまで使えるのか」「社内で運用を続けるべきか、専門知識を持つ人に任せるべきか」の判断には迷う担当者も多いと考えられます。特に、生成する画像の量が増える、ブランドイメージに関わる用途で使う、といった場面では、プロンプト設計の再現性や著作権・肖像権のチェック体制まで含めて整理しておく必要があります。

自社だけで進める場合、プロンプトの型を整えるノウハウの蓄積や、生成物の品質チェック体制の構築に時間がかかることが少なくありません。「フリーコンサルタント.jp」では、事業会社やコンサルティングファーム出身のプロ人材を、必要な期間だけ活用できます。AI活用の戦略設計から、社内での運用体制の構築、ノウハウの移転まで一貫して伴走できる点が特徴です。

Nano Bananaのような生成AIの業務活用を検討している場合は、まずは無料相談で自社の状況を相談することをおすすめします。

フリーコンサルタント.jpによるAI導入支援の事例

Nano Bananaのような生成AIの活用に限らず、フリーコンサルタント.jpではAI・DX領域の支援実績があります。ここでは、社内にAI活用の専門人材が不足しているという課題に対応した事例を紹介します。

事例①｜大手飲食業界企業：需要予測・発注業務のAI活用支援

200店舗以上・400品目の発注業務を、店舗担当者の経験と勘に頼って行っており、業務が属人化していた企業の事例です。データサイエンティスト・データアナリストなどAI活用の経験者が社内に不足し、AIの本格運用に向けたデータ活用の進め方が分からない状態でした。

当時の課題	・データサイエンティスト・データアナリスト人材が社内に不足 ・店舗ごとの需要予測を、複数人が同じ精度で行うことが困難 ・発注業務が担当者の勘に依存し、休暇・退職で業務が滞るリスクを抱えていた
実施したこと	・店舗ごとの特徴を踏まえた変数を定義し、データを整理 ・PoC（概念実証。小規模な検証）を経て、店舗ごとに高い精度で需要予測ができるAIモデルを構築・運用

需要予測AIの活用により発注業務の多くを自動化し、作業時間の削減につながりました（自社実績。具体的な削減率は個別のご相談時にご確認いただけます）。

事例②｜大手通信キャリア企業：デジタル活用推進組織の立ち上げ支援

業務効率化を目的に、デジタル活用組織（CoE。複数部門の知見を集約する専門組織）の立ち上げを決定したものの、組織立ち上げの推進とデジタル技術活用の両方を担える人材が社内に不足していた企業の事例です。

当時の課題	・デジタル領域の知見と組織立ち上げ経験を併せ持つ人材が社内に不足 ・業務効率化ツールの開発・運用体制をゼロから構築する必要があった
実施したこと	・組織の立ち上げから全体設計・運用構築・実運用までを一気通貫で伴走支援 ・事業部門への課題ヒアリングをもとにしたツール開発の仕組みを構築し、プロパー社員が自走できる体制へ知見を移転

組織立ち上げと運用の安定化により業務工数の削減につながり、外部人材への依存から段階的に脱却できる体制を構築しました（自社実績。具体的な削減率は個別のご相談時にご確認いただけます）。

無料相談をご利用の場合は「フリーコンサルタント.jp」サービスサイトのお問い合わせフォームからお申し込みください。

まとめ

Nano Bananaのプロンプトは、5つの要素で情景を具体的に描写する、自然な文章で書く、肯定形で指示する、対話形式で段階的に修正するという4つの基本を押さえることで、業務利用でも十分な精度が出せると考えられます。一方で、生成する頻度や求める品質によっては、自社運用と専門人材への依頼を比較し、自社に合った進め方を検討する価値があります。