1. これは何の話？
Googleは、Gemini 3をベースとした最新の画像生成モデル「Nano Banana Pro」のプロンプトガイドを公開しました。 従来の「なんとなく指示して生成する」スタイルから脱却し、映画監督のように詳細な指示を与えることで、プロフェッショナルな品質の画像を作成するための7つの具体的なテクニックが紹介されています。 特に、テキストの正確なレンダリングや、カメラアングル・照明の精密な制御が可能になった点が強調されています。 これにより、単なるイメージ画像だけでなく、ポスターや製品モックアップなど、実用的なビジネス素材の制作が可能になります。
2. 何がわかったか
ガイドでは、プロンプトに含めるべき要素として「被写体・構図・アクション・場所・スタイル」の5つを定義し、さらに「カメラ設定（f値など）」「照明（ゴールデンアワーなど）」といった撮影技術の用語が有効であることが示されました。 また、Gemini 3の言語理解能力を活かし、「科学的に正確な断面図」といった知識ベースの制約や、画像内のテキストを多言語に翻訳・ローカライズする機能も紹介されています。 最大14枚の参照画像を読み込ませることで、キャラクターやブランドの一貫性を保ったまま新しい画像を生成できる点も大きな特徴です。
3. 他とどう違うのか
従来の画像生成AI（MidjourneyやDALL-E 3など）と比較して、テキストレンダリングの精度と**参照画像によるスタイル制御（一貫性維持）**において顕著な進化が見られます。 特に、画像内の文字を崩さずに生成・翻訳できる能力は、デザインワークフローにおける「修正の手間」を大幅に削減する差別化要因となります。
4. なぜこれが重要か
この進化の本質は、AI画像生成が「偶然性に頼る遊び」から「意図通りに制御可能なツール」へと成熟したことにあります。 クリエイターやマーケターは、頭の中にあるビジョンを妥協することなく、高解像度かつブランドイメージに沿った形で具現化できるようになり、制作コストと時間を劇的に圧縮できる可能性があります。
5. 未来の展開・戦略性
この「制御可能性」の向上は、企業のマーケティング活動におけるAI導入を加速させるでしょう。 将来的には、ブランドのガイドライン（ロゴ、フォント、カラー）を学習させた専用モデルが普及し、バナー広告やSNS素材の大量生成・パーソナライズが自動化される未来が予想されます。 また、多言語展開の容易さは、グローバルキャンペーンの障壁を大きく下げることになります。
6. どう考え、どう動くか
例えば、自社製品のプロモーション画像を、季節や国ごとに背景とテキストだけ変えて10パターン生成してみる、といった使い方が考えられます。
指針：
- Nano Banana Proで、自社のブランドカラーやフォント指定がどこまで通じるかテストする。
- 既存の製品写真を読み込ませ、背景や照明を変えたバリエーション作成を試す。
- テキストレンダリング機能を使い、修正不要なポスターやバナーが作れるか検証する。
次の一歩： ・今日やること：AI StudioまたはGemini Advancedで、指定された7つの要素を含んだプロンプトを1つ試す。 ・今週やること：生成した画像のテキスト部分の精度を3回チェックし、実用レベルか記録する。
7. 限界と未確定
- 複雑な編集の精度: 「背景の車を消す」といった編集機能が、複雑な重なりがある画像でどこまで正確に動作するかは検証が必要です。
- 事実の正確性: 「科学的に正確」と指示しても、専門的な図解でハルシネーション（誤り）が起きない保証はありません。
- 商用利用の権利: 生成された画像の権利関係や、参照画像として他者の著作物を使用した場合の法的リスクについては、プラットフォームの規約を慎重に確認する必要があります。
8. 用語ミニ解説
- テキストレンダリング: 画像の中に、意味の通る文字（看板や見出しなど）を崩れずに描画する技術。
- ゴールデンアワー: 日の出直後や日没直前の、太陽光が柔らかく赤みを帯びて、写真撮影に最適とされる時間帯。
9. 出典と日付
[1] Google (2025-11-26): https://blog.google/products/gemini/prompting-tips-nano-banana-pro/