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2026/7/15AI画像生成比較
日本の食べ物 AI生成 第2弾｜そば・天ぷら・パンケーキを NanoBanana 2 / FLUX.2 / GPT Image 2 で実写検証
日本の食べ物（ざるそば、天ぷら盛り合わせ、パンケーキ）を題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 の T2I 画像生成を比較。 コスト・生成時間・実際の生成画像を掲載し、手動評価待ちとして公開します。
日本の食べ物 AI生成 第2弾
2026年7月現在、和食・洋食の食べ物画像（ざるそば、天ぷら盛り合わせ、パンケーキ）を題材に、NanoBanana 2 / FLUX.2 / GPT Image 2 の3モデルで T2I 画像を生成しました。本記事では同一プロンプト・同一解像度（1K）で生成した画像、コスト、生成時間を掲載し、人間レビュアーによる手動評価を待ちます。
評価は手動レビュー待ちです
本記事に掲載されている数値スコアや「そのまま使える」などのコメントは、2026年7月15日に削除した Gemini による自動評価の結果でした。現在は自動評価を停止し、人間レビュアーによる手動評価を原則としています。手動評価が完了した時点で本記事を更新し、実際の評価コメントを反映します。
ざるそばとつゆ
カテゴリ: 日本の食べ物 / 和食
プロンプト: 竹ざるの上に盛られたざるそば、つゆの小鉢、大根おろしとネギ、日本の蕎麦屋の店内、フォトリアリスティック、8k
ネガティブプロンプト: spaghetti, udon, low quality, plastic, illustration, cartoon
評価観点: 麺の質感・つゆの透明感・竹ざるの質感
失敗リスク: 麺の質感 / つゆの透明感 / 竹ざるの歪み
| モデル | 生成画像 | 推定コスト | 生成時間 | 評価 |
|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | ![FLUX.2 [dev] で生成した ざるそばとつゆ](https://pub-568d40d307bf46efb39d070a9ca6a9ee.r2.dev/runs/cmrltg46y0003x7r046oand9v/thumb.webp) | $0.0120 | 2.25s | 未評価（手動レビュー待ち） |
| GPT Image 2 |  | $0.0800 | 52.10s | 未評価（手動レビュー待ち） |
| NanoBanana 2 |  | $0.0800 | 17.88s | 未評価（手動レビュー待ち） |
天ぷら盛り合わせ
カテゴリ: 日本の食べ物 / 和食
プロンプト: 黒い漆塗りの皿に海老と季節の野菜の天ぷら盛り合わせ、湯気が立つ、大根おろしと天つゆ添え、日本の店舗、フォトリアリスティック、8k
ネガティブプロンプト: fried chicken, low quality, cartoon, illustration, greasy
評価観点: 衣のサクサク感・油のテカリ・器の質感
失敗リスク: 衣の質感 / 油のテカリ / 器の歪み
| モデル | 生成画像 | 推定コスト | 生成時間 | 評価 |
|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | ![FLUX.2 [dev] で生成した 天ぷら盛り合わせ](https://pub-568d40d307bf46efb39d070a9ca6a9ee.r2.dev/runs/cmrlti7dw0003x7tg179anbvp/thumb.webp) | $0.0120 | 2.94s | 未評価（手動レビュー待ち） |
| GPT Image 2 |  | $0.0800 | 43.89s | 未評価（手動レビュー待ち） |
| NanoBanana 2 |  | $0.0800 | 14.24s | 未評価（手動レビュー待ち） |
パンケーキとメープルシロップ
カテゴリ: 洋食 / スイーツ
プロンプト: 白い陶器の皿に盛られたふわふわのパンケーキタワー、溶けるバターと垂れるメープルシロップ、新鮮なベリー添え、カフェのテーブル、自然光、フォトリアリスティック、8k
ネガティブプロンプト: waffle, plastic, low quality, cartoon, illustration
評価観点: ふわふわ感・バターの溶け具合・シロップの艶
失敗リスク: パンケーキの質感 / シロップの垂れ方 / バターの溶け具合
| モデル | 生成画像 | 推定コスト | 生成時間 | 評価 |
|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | ![FLUX.2 [dev] で生成した パンケーキとメープルシロップ](https://pub-568d40d307bf46efb39d070a9ca6a9ee.r2.dev/runs/cmrltjx4w0003x71sjlepm5ne/thumb.webp) | $0.0120 | 2.25s | 未評価（手動レビュー待ち） |
| GPT Image 2 |  | $0.0800 | 54.54s | 未評価（手動レビュー待ち） |
| NanoBanana 2 |  | $0.0800 | 12.18s | 未評価（手動レビュー待ち） |
比較まとめ
今回の3シーンの生成コスト・生成時間を集計しました。評価については人間レビュアーによる手動評価を実施予定です。
| モデル | 1枚あたりコスト | 平均生成時間 |
|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | $0.0120 | 約2.5秒 |
| GPT Image 2 | $0.0800 | 約50.2秒 |
| NanoBanana 2 | $0.0800 | 約14.8秒 |
総評
コスト・速度のみで見ると、FLUX.2 [dev] は1枚あたり $0.012、約2秒で生成でき、量産・試行段階で圧倒的に有利です。ただし、実際の画像品質・商用適性は人間レビュアーによる手動評価が完了するまで判断を保留します。手動評価完了後に、用途別の推奨を更新します。
用途別におすすめのモデル（仮）
以下はコスト・速度からの仮推奨です。画像品質・商用適性は手動評価を待ちます。
- コスト重視・量産・試行: FLUX.2 [dev] の詳細を見る
- 高品質・カフェ広告・バナー単発: GPT Image 2 の詳細を見る
- 日本語プロンプト・和食・文化系: NanoBanana 2 の詳細を見る
よくある質問
Q1. そば・天ぷら・パンケーキの AI 画像生成で最安のモデルはどれですか？
A1. 今回の検証では FLUX.2 [dev] が1枚あたり約 $0.012 と最安です。NanoBanana 2 と GPT Image 2 は約 $0.08/枚。大量生成・試行段階では FLUX.2 [dev] が最もコスト効率に優れています。
Q2. 和食・洋食の食べ物画像で商用利用が可能なモデルは？
A2. 3モデルとも API 経由の出力であれば概ね商用利用可能です。ただし、各モデルの最新利用規約を確認し、必要に応じてクレジット表記を行ってください。本記事の画像は同一プロンプトで実際に生成したものです。
Q3. 生成速度で最も速いモデルは？
A3. FLUX.2 [dev] が約2秒で最速。NanoBanana 2 は約12〜17秒、GPT Image 2 は約43〜54秒でした。コストと速度を考慮すると、FLUX.2 [dev] が量産向けに有利です。
モデル公式サイトとAPI価格
- NanoBanana 2 公式: https://fal.ai/models/fal-ai/nano-banana-2
- FLUX.2 [dev] 公式: https://fal.ai/models/fal-ai/flux-2
- GPT Image 2 公式: https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation