概要

私はLMArenaでこのモデルを見かけたことがありましたが、その時点ではGoogleはこのモデルを正式に発表していませんでしたので、Nano Bananaは出所の分からない謎の高性能モデルでした。8月26日になってようやくGoogleがこのモデルを発表し、28日にはSeaArtがNano Bananaを導入しました。流石はSeaArt。

「Nano banana」という親しみやすい名称で知られる技術の正体は、GoogleがリリースしたGemini 2.5 Flash Imageという最新のAI画像編集モデルです。実際には「Nano Banana」というのはGemini 2.5 Flash Imageの内部的なコードネームですが、このふざけた親しみやすい名前が広く認知されました。GoogleのCEOであるSundar Pichai氏がTwitterでバナナの絵文字を投稿してこのモデルはGoogleが開発したことを匂わせていましたね🍌🍌🍌

このモデルは従来のAI画像編集ツールが抱えていた「キャラクターの一貫性を保持することの困難さ」という根本的課題を解決し、AI画像編集の新たな地平を切り開いています。この技術は、Google DeepMindが長年にわたって蓄積してきた機械学習の知見と、同社が独自に開発したTensor Processing Units（TPU）の計算能力を結集した成果なのです。現在、このモデルはGoogleの広範なエコシステムに統合されており、Google PhotosやGeminiアプリなどの複数のプラットフォームで利用可能となっています。もちろん、SeaArtでも利用可能です。これにより、一般ユーザーから専門的なクリエイターまで、幅広い層がこの革新的な技術の恩恵を受けることができるようになりました。

技術的基盤と開発背景

Gemini 2.5 Flash Imageの技術的基盤は、「ネイティブマルチモーダル」という概念にあります。現在普及している殆どのAIモデルがテキストと画像を別々のモダリティとして処理していたのに対し、このモデルは最初から統合された表現空間で学習を行います。この根本的なアプローチの違いがより深いセマンティックな理解と、複雑な指示に対する正確な推論能力を実現する土台となっています。

このモデルの開発は、GoogleのAI研究における長期的な戦略の一環として位置づけられています。単発的な技術開発ではなく、同社のエコシステム全体を強化しユーザー体験を向上させるための包括的な取り組みの成果といえるでしょう。

革新的な一貫性保持機能

Nano bananaの最も重要な特徴は、画像編集における「一貫性の維持」です。従来のAI画像編集ツールでは、同じキャラクターやオブジェクトに対して異なる編集を施すとその特徴的な外観が変化してしまうという問題が常につきまとっていました。これは、AI業界全体が長年にわたって取り組んできた技術的課題でもありました。Flux KontextやQwen-Image-Editなどのモデルもこの問題に取り組みましたが、まだ完璧とは言えない状態でした。

Gemini 2.5 Flash Imageは、この課題に対して従来のモデルとは根本的に異なるアプローチをとり、解決に取り組みました。実際の応用例として、Sundar Pichai氏は自身の愛犬Jeffreeの写真を使用し、サーフィンをしたり、カウボーイハットをかぶったりする様々なシチュエーションの画像を生成しました。これらすべての画像において、犬の特徴的な顔つきや体型が一貫して保たれていることが確認できます。

この一貫性保持機能は、商業的な用途においても極めて高い価値を持ちます。ブランドのマスコットキャラクターを様々な状況で表現する必要がある企業や、漫画・アニメーション制作において一貫したキャラクター描写が求められるクリエイターにとって、この技術は制作プロセスを大幅に効率化する可能性を秘めています。

競合技術との比較

AI画像編集市場において、Nano bananaは他の主要な技術と競合関係にあります。それぞれの技術が異なるアプローチと強みを持っており、市場の多様化が進んでいることを示しています。

Black Forest LabsのFlux Kontext Maxは、高速性を最大の売りとしています。3秒から5秒という推論時間は、Nano bananaよりも高速であり、反復的なクリエイティブワークフローにおいて優位性を持ちます。プロフェッショナルなデザイナーやイラストレーターにとって、アイデアを素早く形にできる能力は決定的な価値を持ちます。

AlibabaのQwen-Image editは、テキストレンダリングという特定領域での技術的優位性を確立しています。画像内での文字の正確な統合は、多くのAIモデルが苦手とする分野ですが、Qwenはこの課題を高い精度で解決しています。ロゴ制作やポスターデザインといった商業的用途において、この能力は他のモデルでは代替困難な価値を提供します。

これらの競合関係は、AI画像編集市場が単一の「最良」なソリューションに収斂するのではなく、異なるニーズに応える専門化されたツールが共存する方向に向かっていることを示唆しています。Nano bananaは、この多様な市場において「汎用性と使いやすさ」という明確なポジションを占めています。

技術的アーキテクチャの観点からも、各モデルの特徴は明確に分かれています。Nano bananaのネイティブマルチモーダルアプローチは統合性を重視し、Fluxのフローマッチング技術は速度を追求し、Qwenのデュアルパスアーキテクチャは特定機能の精密性を目指しています。これらの違いは、それぞれの開発チームが想定する主要ユーザー層とユースケースの違いを反映しています。

新しいアプローチ

Nano bananaはFlux KontextやQwen-Image-Editとは異なるアプローチをとりました。まず比較のため、従来の2つのモデルについて理解しましょう。Flux KontextはDiffusion Modelとして画像生成を実行します(実際にはStable Diffusionなどの一般的なDiffusion Modelとは少し違うシステムを使いますが、広義に解釈してDiffusion Modelとして分類します)。Qwen-ImageはVLMとVAEエンコーダーを組み合わせて画像生成を行います。Diffusion ModelsもVAEも「テキストから画像を生成する能力」に焦点を当てています。Stable Diffusion系列のモデルがText to Imageで真価を発揮するのはこのためでしょう。

Nano Bananaはアーキテクチャ自体が従来のモデルとは根本的に異なります。Nano Bananaはテキストと画像を最初から統合して学習するアーキテクチャを採用しています。これが結果的に圧倒的なキャラクター一貫性をもたらします。どういうことか詳しく見てみましょう。そもそも、従来のモデルで画像編集が上手くいかなかった理由はモデルの生成能力ではないのです。本質的な問題はユーザーがインプットした画像をモデルが正しく理解しないことにありました。ですから、いくらプロンプトを工夫してもモデル側の理解が間違っていては期待した結果は得られません。Nano Bananaはテキストと画像を統合して学習することで、インプットされた画像の理解力が飛躍的に向上し、結果的に画像編集において非常に高いパフォーマンスを示します。従来のモデルがプロンプト追従性に重きを置いていたのに対し、Nano Bananaは「既存の画像を理解して編集する能力」に優れていると言えます。

エコシステム統合とアクセス性

Nano bananaの大きな強みの一つは、Googleの広範なエコシステムへの深い統合にあります。この統合により、技術の優秀性だけでなく、ユーザーのアクセス性も大幅に向上しています。現在Geminiアプリでは、会話型のインターフェースを通じて画像編集を行えます。従来型のDiffusion Modelのようにプロンプトを工夫したり、自然言語で長々と説明する必要なありません。ユーザーはAIアシスタントと対話するような感覚で、「もう少し明るくして」「背景をもっとぼかして」といった要求を自然言語で伝えることができます。この対話型アプローチは、従来の複雑な編集ツールに慣れていないユーザーにとって、大きな参入障壁の低下を意味します。

ChromeブラウザやGoogle photoなどのサービスでも利用可能になるようです。オンラインでの資料作成やウェブサイト用の画像編集といった用途において、別途ソフトウェアをインストールすることなく、ブラウザ内で完結した編集作業が行えます。

透明性と責任あるAI利用への配慮

Nano bananaの実装において、Googleは責任あるAI技術の利用に対する配慮を示しています。これは、AI生成コンテンツが社会に与える影響を考慮した重要な取り組みといえます。昨今はAIartに対する風当たりが強いですからね...

AI生成または編集された画像には、目に見えるウォーターマークが付与されます。これにより、画像を見る人は、その内容がAIによって生成・編集されたものであることを即座に認識できます。透明性の確保は、AI技術への信頼構築において不可欠な要素です。当然、肉眼で見えるウォーターマークは簡単に消し去ることができるものですが、Nano Bananaにより生成された画像にはGoogleのSynthIDデジタルウォーターマークも組み込まれています。これは不可視のマーキング技術であり、画像の見た目を損なうことなく、AI生成であることの証拠を埋め込みます。このシステムにより、後から画像の真正性を検証することが可能になります。さらに、C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）コンテンツ認証情報のサポートも実装されています。これにより、画像の出所や編集履歴を詳細に追跡できるようになりデジタルコンテンツの来歴管理が可能になります。メディア業界や法的な文脈において、この機能は特に重要な意味を持ちます。

これらの機能は、AI技術の能力向上と並行して、その使用に伴う責任も重視するGoogleの姿勢を明確に示しています。技術の進歩と社会的責任のバランスを取ろうとする試みは、AI技術の健全な発展にとって不可欠な取り組みといえるでしょう。

性能評価と市場での位置づけ

Nano bananaの性能については、複数の評価軸から検証する必要があります。というのも、ベンチマークで計測されるモデルの性能と実際のユーザーのフィードバックが乖離しているのです。

LMArenaの画像編集リーダーボードにおいて、Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)は上位の成績を記録しています。総合評価スコア1129は、他のAIモデルと比較しても高水準であり、技術的な優秀性を数値的に裏付けています。ですが、ライバルのFlux Kontextと比較してNano Bananaはベンチマーク結果において劣っています。

ただし、実際のユーザーコミュニティからの評価は、ベンチマーク結果だけでは見えない側面を浮き彫りにしています。コミュニティの意見では、LMArenaにおいて生成結果はNano Bananaの方が圧倒的に良かったという声が多数見られます。特に、Flux KontextやQwen-Image-Editは細かな編集において良好な結果を示すのに対し、Nano Bananaはスタイル変換のような画像全体に作用するような編集で良好な結果を示すという意見が散見されます。これらの評価の差異は、ベンチマークと人間の間で「何を良しとするのか」の評価が異なる可能性を示唆しています。

まぁ要するにこれほどの高度なモデルに対してベンチマークはさほど当てにならないってことですね。まぁ以前から薄々そんな気はしていましたが。

まとめ

Nano bananaは、単なる新しいAI画像編集ツール以上の意味を持つ技術革新です。GoogleのGemini 2.5 Flash Imageとして実装されたこの技術は、AI画像編集における長年の課題である一貫性保持を解決し、一般ユーザーにとって使いやすいインターフェースと、Googleの広範なエコシステムとの統合により、高いアクセス性を実現しています。

この技術の最大の価値は、高度な画像編集能力を民主化したことにあります。専門的な知識や高価なソフトウェアを必要とせず、自然言語での指示により直感的に操作できる点は、クリエイティブ表現の参入障壁を大幅に低下させました。同時に、責任あるAI利用への配慮として実装されたウォーターマークやC2PA対応などの透明性確保機能は、技術進歩と社会的責任のバランスを取る模範的な取り組みといえます。

競合技術との比較において、Nano bananaは特定の技術的優位性よりも、汎用性と使いやすさを重視したアプローチを取っています。これは、AI画像編集市場が多様化し、異なるニーズに応える専門化された技術が共存する方向に進んでいることを示しています。

この非常に高性能なモデルは、適当に使ってもその真価を確認できるほどユーザーフレンドリーです。是非一度お試しください~~