2026年2月26日、Google DeepMindは正式にNano Banana 2（コードネーム：Gemini 3.1 Flash Image）を発表し、画像生成分野に衝撃を与えました。これは単なる通常のアップグレードではなく、「静的パターンマッチング」から「動的な知識駆動型」へのAI画像生成のパラダイムシフトを示すものです。
コアなブレークスルー：速度を超えて、「理解」に焦点を
リアルタイムWebグラウンディング：画像モデルに「脳」を装備する
Nano Banana 2の最も革新的な点は、Geminiの完全な検索機能との統合です。従来の画像モデルがトレーニングデータの静的パターンだけに依存するのに対し、Nano Banana 2はWeb情報をリアルタイムで取得し、現実世界の地理、文化的背景、気象条件を生成プロセスに組み込むことができます。
「Window Seat」デモでは、ユーザーが指定した場所とリアルタイムの気象データに基づいて、写真のようなリアルな窓の景色を生成します。例えば、「ロンドンのキングスクロス駅の居心地の良いカフェの窓辺の景色、激しい雨」と指示すると、AIは駅の建築様式を把握し、リアルタイムの気象データを組み合わせて、ガラスの上の雨粒の屈折を生成します。
階層的生成：先に思考し、次にレンダリングする
Nano Banana 2は階層的生成戦略を採用し、低解像度でシーンの理解、構成計画、物理的関係の推論を先に完了した後、効率的なパイプラインを通じて2Kまたは4Kにアップスケールします。この「先に思考し、次にレンダリングする」アプローチにより、プロフェッショナルレベルの品質を維持しながら、生成時間を4～6秒に圧縮しています。
高精度テキストレンダリング：不可解な文字列とさようなら
テキストレンダリングは長らくAI画像生成の弱点でした。Nano Banana 2はGeminiの言語モデルを活用してテキストの意味を理解しながら、画像生成機能で視覚的表現を理解することで、ほぼ完璧なテキストレンダリングを実現しています。マーケティングポスター、UIプロトタイプ、多言語ローカリゼーションのいずれにおいても、テキストは鮮明でスタイルが統一されて表示されます。
テクニカルハイライト：クリエイティブワークフローの再定義
思考シグネチャーと会話型編集
Nano Banana 2は「思考シグネチャー」技術を導入します。画像生成時、モデルは一連の内部推論ステップを経て動作し、思考シグネチャーは各ステップのラベルとなります。多ターンの会話型編集では、モデルはこれらのシグネチャーを利用して、過去の構成ロジック、照明関係、デザイン意図を記憶し、一貫性のある局所的な修正を実現します。
ユーザーは自然言語で編集を実行できます。「背景を夕暮れに変える」「人物のシャツを青にする」「左側の木を消す」など、専門用語は不要で、プロデザイナーと話すように簡単に操作できます。
優れた一貫性維持機能
単一のワークフロー内で、Nano Banana 2は最大5体のキャラクターと14個のオブジェクトの一貫性を維持できます。これはストーリーボード作成、コミック連載、ブランドアセット管理において非常に重要な機能です。公式デモでは、モデルはバナナと恐竜のぬいぐるみを融合させ、バナナの体を持つ恐竜を生成しながら、両オブジェクトの素材特性を完全に保存することに成功しました。
アプリケーションシナリオ：クリエイティビティからプロダクションへ
| シナリオ | 機能 | 例 |
|---|---|---|
| インフォグラフィック生成 | 複雑なロジックを視覚的な図表に変換 | 「徒歩で洗車場に行くか車で行くか」などの推論プロセスを示す決定フローチャートを生成 |
| グローバルマーケティングのローカライズ | 画像内のテキストを翻訳し視覚的に適応 | 「グローバル広告ローカライザー」は広告を複数言語に自動翻訳しながら視覚要素を調整 |
| リアルタイム風景生成 | 実際の地理データと気象データを組み合わせ | 「ウィンドウシート」は世界中の任意の場所のリアルタイムな窓越しの景色を生成 |
| キャラクターデザインとナラティブ | シーンを超えてキャラクターの一貫性を維持 | 同一キャラクターの異なるポーズや服装を使って連続したストーリーボードを生成 |
| EC製品ディスプレイ | 高品質な製品画像を一括生成 | 200枚の仕様画像を生成するための48時間の撮影サイクルを数分に短縮 |
安全性と原産性：責任あるAIイノベーション
AI生成写真と実写の境界が曖昧になる中、Nano Banana 2は二重層原産性システムを採用しています。
- SynthIDウォーターマーキング画像に埋め込まれた不可視ウォーターマークで、すでに2,000万回以上の検証に使用されています
- C2PAコンテンツクレデンシャル：Adobe、Microsoft、OpenAIなどの業界パートナーと共同で開発された規格で、画像がどのように誰によって作成されたかを記録します
- これは「これはAI生成か？」だけでなく、「どのように作成されたか」についての完全な文脈を提供します
まとめ：画像生成の後半戦が始まった
Nano Banana 2のリリースは、画像生成が「世界の知識」を競うステージに進出したことを示しています。競合他社が依然として画質の最適化に注力しているのに対し、Googleは戦場を知識の統合、リアルタイム情報、文化的な正確性へと移しています。
このモデルは単なる「描画ツール」ではなく、視覚表現能力を持つインテリジェントアシスタントです。物理法則、地理の特徴、文化的文脈を理解し、複雑な論理的推論を直感的な視覚言語に変換することができます。
クリエイターにとっては、ランダムな試行錯誤が減り、より精密な制御と効率的な反復が可能になることを意味します企業にとっては、かつて数日かかっていた高コストの視覚制作を数分に短縮できることを意味します。
Nano Banana 2は単なる新しいモデルではなく、AI画像生成の新たなベンチマークです。