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2026/7/16AI画像生成ガイド
Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）画像生成プロンプトガイド｜書き方・実務例・NGパターン
Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）の画像生成プロンプトの書き方を、公式ガイド＋実務ユースケースから体系的に解説。 5コンポーネント構造・Visual Grounding・極端なアスペクト比・Thinking モード・コピーペースト可能な実務例・NGパターン・解像度・料金まで網羅。
Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）画像生成プロンプトガイド｜書き方・実務例・NGパターン
Nano Banana 2（Google の gemini-3.1-flash-image モデル）は、2026年2月26日にリリースされた Gemini 3.1 Flash Image ベースの高速画像生成モデルです（Google AI 公式 dev.to ガイド）。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）の約95%の能力を、fraction of cost で提供すると公式に説明されています。
本記事では、Nano Banana 2 の公式プロンプトガイド（Google AI・fal.ai・DeepMind 公式フレームワーク）と実務での検証に基づき、実務で使えるプロンプトの書き方・実務例・NGパターンを体系的に整理します。コピーしてそのまま使えるテンプレートも収録しました。
本記事の読者
実務で Nano Banana 2 を使う方（デザイナー・マーケター・EC運営・広告クリエイター・フリーランサー・小規模事業者等）を想定しています。「とりあえず綺麗な画像が出ればOK」ではなく、仕事のアウトプットとして使える品質と再現性を目指します。
プロンプトは英語推奨・「単語数」は words です
2026年現在、Nano Banana 2 は英語プロンプトが最も安定して動作します。Google 公式ガイドも英語前提で書かれています。本記事のプロンプト例もすべて英語で記載します。
また本記事で示す「単語数」は**英語プロンプトの単語数（words）**を指します。文字数（characters）ではありません。例えば "Shot on Sony A7IV, 85mm lens at f/2.8" は 9 単語 = 9 words として数えます。
1. Nano Banana 2 の特徴と強み
Nano Banana 2 は Google が2026年2月26日にリリースした Gemini 3.1 Flash Image ベースの画像生成モデルで、Gemini API・Vertex AI・fal.ai 経由で利用できます（fal.ai Nano Banana 2 API）。実務で押さえておきたい強みは以下の5点です。
- 高速生成: サブ2秒で画像を生成し、実務の反復サイクルに適しています（SlashSkill 開発者ガイド）。
- Visual Grounding（Google Search 連携）: Google 検索で実在のランドマーク・動物種・昆虫等を検索し、実物に忠実に描画します。Nano Banana 2 の最大の差別化機能です（Google AI 公式 dev.to）。
- テキスト描画の精度: 看板・メニュー・広告コピー等のテキストを 90%+ の精度で描画します（SlashSkill 開発者ガイド）。日本語テキストも比較的安定します。
- 極端なアスペクト比: 1:8 / 1:4 / 4:1 / 8:1 等の極端な比率に対応し、Web バナー・漫画レイアウト・連続スクロール素材に適しています（Google AI 公式 dev.to）。
- 多参照画像編集: 最大14枚の参照画像を入力でき、キャラクター一致性・スタイル転送・合成に強いです（fal.ai Nano Banana 2 API）。
一方で、以下は Nano Banana 2 の弱点・注意点です。
- Pro には及ばない複雑さ: 高度に複雑な多層プロンプト・極端な論理制約は Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）が上位です（Google AI 公式 dev.to）。
- 人物検索は不可: Visual Grounding はランドマーク・動物種・昆虫等に対応しますが、人物は検索できません（Google AI 公式 dev.to）。
- Thinking はデフォルト OFF が推奨: 標準生成では Thinking を OFF にするのが公式推奨です（Google AI 公式 dev.to）。
- SynthID 水印: 全出力に SynthID デジタル透かしが埋め込まれます（fal.ai Nano Banana 2 API）。肉眼では見えませんが、商用利用時は取り扱いを確認してください。
2. 公式プロンプトテンプレート（5コンポーネント構造）
Google が公式に推奨するプロンプトフレームワークは、DeepMind 公式の Style / Subject / Setting / Action / Composition の5コンポーネント構造です（Prompt Library Nano Banana 2 Prompt Guide）。[ ] 内は自分の用途に合わせて書き換えて使います。
5コンポーネントテンプレート
Style: [photoreal / illustration / oil painting / 3D render / anime / film noir / watercolor] Subject: [the person, object, or scene — be specific: age, expression, clothing] Setting: [where it happens — kitchen, beach, Tokyo street, 1980s living room] Action: [what's happening — running, looking at something, holding an object] Composition: [framing, camera angle, focal point — close-up, wide, low-angle]
[ ] 内を書き換えて使います。順序は Style → Subject → Setting → Action → Composition の順で書きます。
5つのコンポーネントは、曖昧になりがちな5つの問題を分離します:
- Style: 視覚スタイル（写真・イラスト・油絵・3D・アニメ・フィルムノワール・水彩）
- Subject: 主題（誰・何 — 年齢・表情・服装まで具体名詞で）
- Setting: 場所（キッチン・ビーチ・東京の路地・1980年代のリビング等）
- Action: 動作（走る・見る・持つ等）
- Composition: 構図・カメラアングル・焦点（クローズアップ・ワイド・ローアングル等）
順序が重要です。Style → Subject → Setting → Action → Composition の順で書くことで、モデルが各コンポーネントを混同せずに解釈します。
3. プロンプトの書き方・5つのルール
Google 公式ガイドと DeepMind フレームワークから抽出した5つのルールを解説します。
3.1 視覚的事実（visual facts）を書き、曖昧な賛辞（vague praise）を避ける
NG: stunning, incredible, epic, masterpiece, gorgeous, insane detail
OK: overcast daylight, brushed aluminum, chipped paint, clean kerning, 50mm feel, soft bounce light, slightly worn canvas
「素晴らしい」「傑作」「信じられないほど詳細」等の曖昧な賛辞（vague praise）は、モデルにとってノイズです。代わりに視覚的事実（visual facts）—具体的な照明・素材・質感・レンズ・構図—で指定します（Prompt Library Nano Banana 2 Prompt Guide）。
3.2 自然言語で書く（Natural language over keyword lists）
Nano Banana 2 は Gemini ベースの言語モデル画像生成器です。キーワードの羅列よりも完全な文章で書く方が、モデルが文脈・意味を解釈して精度を上げます（nanobananaapi.dev Gemini 3.1 Flash Image Preview）。
弱い:
NG例
golden retriever puppy, autumn leaves, warm sunset, shallow depth of field
使える:
OK例
A golden retriever puppy playing in autumn leaves, warm sunset lighting, shallow depth of field. Captured with a 50mm lens at f/2.8, eye-level composition.
3.3 具体的なカメラ言語を使う
Nano Banana 2 はカメラ・レンズ・照明の指定に強く反応します。[ ] 内を書き換えて使います。
カメラ言語テンプレート
Captured with [lens: 50mm / 85mm / 35mm] at [aperture: f/1.8 / f/2.8 / f/4], [lighting: overcast morning / golden hour / blue hour / soft diffused daylight], [composition: eye-level / low-angle / top-down / close-up / wide].
3.4 編集時は会話的に（Conversational mask）
Nano Banana 2 は会話型編集に強いモデルです。「1枚の画像を変更」「複数画像を合成」のいずれも、自然言語で会話的に指示します（Google AI 公式 Gemini API ドキュメント）。[ ] 内を書き換えて使います。
編集テンプレート
Change: [exactly what should change] Preserve: [face, identity, pose, lighting, framing, background, geometry, text, layout] Constraints: [no extra objects, no redesign, no logo drift, no watermark]
3.5 テキストはタイポグラフィとして扱う
画像内にテキストを描画する場合は:
- リテラルテキストは引用符または**大文字（ALL CAPS）**で囲む
- フォントスタイル・サイズ・色・配置を明示する
- 難しい単語は1文字ずつスペルアウトする
例:
テキスト描画例
Headline (EXACT TEXT): "Fresh and clean" Typography: Bold sans serif, high contrast, centered vertically in the left half, clean kerning, readable from a distance.
4. 実務例（コピーペーストライブラリ）
以下は Nano Banana 2 で実務的に使えるプロンプト例です。各例の右上にある「コピー」ボタンからそのままコピーして使えます。
4.1 写真風ストリートシーン（編集写真）
実務例 4.1
Style: photoreal. Subject: A florist in her 50s with tired posture, wearing a green apron, holding a paper bundle of unsold tulips in one hand. Setting: A narrow side street in Istanbul just after light rain at blue hour, metal shutter half closed. Action: Locking up for the night. Composition: 50mm documentary feel, eye-level, slight film grain, realistic skin texture, no posed glamour. Mixed cool street light and warm shop light.
ポイント: 冷たい空気・濡れた路面・具体的な照明・具体的なレンズを指定。実写感は「自然な不完全さ（believable imperfection）」—濡れた路面・半閉じのシャッター・疲れた姿勢—で出ます。
4.2 スタジオ商品撮（Google 公式 commercial 例ベース）
実務例 4.2
Style: photoreal studio product shot. Subject: A glass skincare bottle with a matte cream label, placed on a cream seamless backdrop. Setting: Studio tabletop with soft overhead softbox lighting. Action: Static product display. Composition: Centered, eye-level, 85mm lens at f/4, crisp silhouette, subtle realistic contact shadow under the bottle.
ポイント: スタジオ撮影の定番フレーミング。背景色・照明・レンズ・接触影まで指定することで、モデルが装飾を勝手に足すのを防ぎます。
4.3 キャラクター一致性（参照画像ベース）
実務例 4.3
Based strictly on the uploaded reference image, create a photorealistic scene featuring the same person walking through a Tokyo street at night. Preserve identical facial structure, clothing, and hair. Neon signs in Japanese, rain-slicked pavement reflecting pink and blue light. Cool overhead light mixed with warm neon. 50mm lens at f/2.8, eye-level, shallow depth of field.
参照画像を1枚以上アップロードして使います。Nano Banana 2 は最大14枚の参照画像を受け取れます。
ポイント: Based strictly on the uploaded reference image で始めることで、モデルが参照画像の人物を維持します。Nano Banana 2 は最大5人まで人物の一致性を維持できます（fal.ai Nano Banana 2 API）。
4.4 Visual Grounding（実在ランドマック描画）
実務例 4.4
Generate a cinematic, golden-hour photograph of the main historical church in Voiron, France. Ensure the architectural details, the spire, the surrounding square, and the landscape (mountains) are accurate to reality. 35mm lens at f/2.8, warm directional sunlight, eye-level composition, no tourists in frame.
enable_web_search=true で有効化（+$0.015/枚）。実在の教会・橋・動物種等に有効です。人物検索はできません。
ポイント: Visual Grounding は Nano Banana 2 の最大の差別化機能です（Google AI 公式 dev.to）。実在の建築・動物種・昆虫を実物通りに描画できます。ただし人物検索は不可です。
4.5 極端なアスペクト比（Web バナー・漫画レイアウト）
実務例 4.5
Create a 4-panel horizontal comic strip (aspect ratio 4:1). The story follows a mischievous cat trying to steal a fish from a kitchen counter that ends with a twist. Use a vibrant, Franco-Belgian comic book style. Keep the cat's design consistent across all panels.
aspect_ratio は 4:1 / 8:1 / 1:4 / 1:8 から選択。Web バナー・連続スクロール素材・漫画レイアウトに適します。
ポイント: 1:8 / 1:4 / 4:1 / 8:1 の極端なアスペクト比は Nano Banana 2 の新機能です（Google AI 公式 dev.to）。Web バナー・漫画レイアウト・連続スクロール素材に威力を発揮します。
4.6 フィルムストック美学
実務例 4.6
Style: photoreal with Kodak Portra 400 film stock aesthetic. Subject: A young traveler with headphones and a tired expression. Setting: A night train window, reflection ghosting on the glass, condensation at the edge. Action: Looking out the window at a blurred landscape passing at speed. Composition: Cool overhead train light mixed with warm town lights outside, 50mm lens at f/2.8, cinematic but believable, shallow depth of field. A thermos and a book on the tray table.
ポイント: フィルムストック名（Kodak Portra 400 / Cinestill 800T / Fuji Pro 400H 等）を指定することで、Nano Banana 2 はそのフィルム特有の色調・粒状感を再現します。
5. 編集・合成プロンプトの書き方
Nano Banana 2 は編集・合成に強いモデルです。実務で頻出する3パターンを解説します。
5.1 1枚画像の編集（Edit one image）
オブジェクト置換・服装変更・不要物除去・ライティング変更・背景スワップ等に使います。[ ] 内を書き換えて使います。
編集テンプレート
Change: [exactly what should change] Preserve: [face, identity, pose, lighting, framing, background, geometry, text, layout] Constraints: [no extra objects, no redesign, no logo drift, no watermark]
実務例: ボトルを維持して背景だけ変える
実務例 5.1
Change: Replace the background with a seamless paper backdrop in warm cream. Preserve: the bottle geometry, cap shape, label text, label colors, lighting on the bottle. Constraints: No extra objects, no redesign, no logo drift, no watermark.
5.2 複数画像の合成（Multi-image composite）
バーチャル試着・スタイル転送・合成・挿入等に使います。入力画像それぞれに役割ラベルを付けるのがコツです。Nano Banana 2 は最大14枚の参照画像を受け取れます（fal.ai Nano Banana 2 API）。
実務例 5.2
Image 1: base scene to preserve. Image 2: jacket reference. Image 3: boots reference. Instruction: Dress the person from Image 1 using the jacket from Image 2 and the boots from Image 3. Preserve the face, body shape, pose, background, lighting, and framing from Image 1. No extra accessories.
5.3 アニメ→実写変換
実務例 5.3
Convert this uploaded animated still into an ultra-realistic, cinematic, and fully photorealistic scene. Transform the animated characters into real humans while perfectly preserving their original identities, facial structures, outfits, expressions, and overall likeness.
アニメーション静止画をアップロードして使います。
ポイント: このパターンは Google 公式ガイドで実例紹介されている Nano Banana 2 の強みの一つです（Google AI 公式 dev.to）。
6. NGパターンと修正例
6.1 曖昧な賛辞（vague praise）
NG:
NG例
A stunning, incredible, epic, masterpiece image of a gorgeous coffee cup with insane detail.
OK:
OK例
Style: photoreal. Subject: A ceramic coffee cup with a slight chip on the rim. Setting: A coffee shop counter at 7am, soft overcast light through the window. Action: Static, steam rising. Composition: 50mm lens at f/2.8, shallow depth of field, eye-level, brushed aluminum espresso machine behind, realistic ceramic texture.
6.2 キーワードの羅列
NG:
NG例
golden retriever puppy autumn leaves warm sunset shallow depth of field
OK:
OK例
A golden retriever puppy playing in autumn leaves, warm sunset lighting, shallow depth of field. Captured with a 50mm lens at f/2.8, eye-level composition.
6.3 小文字の解像度指定
Nano Banana 2 の API は解像度・アスペクト比指定で大文字・小文字を区別します。1k / 4k はリジェクトされ、1K / 4K のみ受け付けられます（Prompt Library Nano Banana 2 Prompt Guide）。
NG: resolution: "1k" / resolution: "4k"
OK: resolution: "1K" / resolution: "4K"
6.4 Thinking を常にオンにする
Google 公式は「標準生成では Thinking を OFF でよい」としています（Google AI 公式 dev.to）。Thinking を ON にするのは以下の場合のみです:
- モデルがナンセンスな結果を出すとき
- 複雑なインフォグラフィックを描くとき
- Visual Grounding と空間推論を組み合わせるとき
Thinking をオンにすると +$0.002/枚 の追加コストがかかります（fal.ai Nano Banana 2 API）。
7. 解像度・アスペクト比・料金の基礎知識
Nano Banana 2 は tier なしで、解像度と**オプション（Web Search / Thinking）**で料金・品質が決まります（fal.ai Nano Banana 2 API）。
7.1 解像度と料金（fal.ai 経由・2026年7月時点）
| 解像度 | 料率 | 1枚あたりコスト |
|---|---|---|
| 0.5K (512px) | 0.75x | ~$0.060 |
| 1K (デフォルト) | 1.0x | $0.080 |
| 2K | 1.5x | $0.120 |
| 4K | 2.0x | $0.160 |
オプション追加コスト:
-
Web Search（
enable_web_search=true）: +$0.015/枚 -
High Thinking（
thinking_level="high"）: +$0.002/枚
7.2 アスペクト比
Nano Banana 2 が対応するアスペクト比は以下の14種類です（fal.ai Nano Banana 2 API）:
- 標準:
1:1/4:3/3:4/3:2/2:3/16:9/9:16/5:4/4:5/21:9 - 極端（Nano Banana 2 新機能）:
4:1/1:4/8:1/1:8 - 自動:
auto（プロンプトから自動判定・デフォルト）
極端なアスペクト比は Web バナー・連続スクロール素材・漫画（BD）レイアウトに適します（Google AI 公式 dev.to）。
7.3 実務での使い分け
- 0.5K (512px): テスト・構図確認用。$0.06/枚 で何度も試行できます。Google 公式推奨の「512px バッチ → ベスト1枚をアップスケール」ワークフロー用（Google AI 公式 dev.to）。
- 1K (デフォルト): 実務の基準。$0.08/枚。ほとんどのユースケースはこれで十分。
- 2K: 最終仕上げ・クライアント納品用。$0.12/枚。
- 4K: 大判印刷・看板用。$0.16/枚。コストが跳ね上がるので計画的に。
7.4 512px バッチ → アップスケール ワークフロー
Google 公式が推奨するコスト最適化ワークフロー（Google AI 公式 dev.to）:
- Batch API（50% 割引）で 512px で多数のバリエーションを生成
- グリッドをレビューし、ベスト1枚を選択
- Nano Banana 2 でその1枚を 1K / 2K / 4K にアップスケール
7.5 API パラメータ早見表
主要パラメータ（fal.ai Nano Banana 2 API）:
| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
prompt | string | (必須) | テキストプロンプト |
num_images | integer | 1 | 生成数（1-4） |
aspect_ratio | enum | auto | アスペクト比（14種類 + auto） |
resolution | enum | 1K | 0.5K / 1K / 2K / 4K |
output_format | enum | png | png / jpeg / webp |
safety_tolerance | enum | 4 | 1（最も厳格）〜6（最も緩い） |
thinking_level | enum | (無効) | minimal / high（指定時のみ有効） |
enable_web_search | boolean | false | Visual Grounding を有効化 |
seed | integer | (省略) | 再現性用シード |
limit_generations | boolean | true | 1ラウンド1枚に制限 |
8. 新規プロンプト作成チェックリスト
新しくプロンプトを書く際は以下を確認します。
- 5コンポーネント構造（Style / Subject / Setting / Action / Composition）を使った
- Subject が明確に書かれている（年齢・表情・服装等の具体名詞）
- Setting が具体的（「Tokyo street at night」等）
- Composition にカメラ言語（レンズ・アングル・構図）が含まれている
- 曖昧な賛辞（vague praise："stunning, incredible, masterpiece, photorealistic, 8k"）を削除した
- キーワード羅列ではなく完全な文章で書いた
- テキスト描画は引用符または ALL CAPS で囲み、フォント・サイズ・色・配置を指定した
- 編集プロンプトは「変更（change）」と「維持（preserve）」を分離し、維持リストを繰り返し書いた
- 1回の改訂で1つの変更に留めた
- 単語数は 50-80 words 程度（英語プロンプトの単語数・文字数ではない）
- 商用利用時はブランドロゴ・商標禁止の制約を Constraints に書いた
- 解像度は大文字（
1K/4K）で指定した（小文字1k/4kはリジェクト） - Visual Grounding が必要な場合は
enable_web_search=trueを指定した - Thinking は標準生成では OFF にした（複雑推論が必要な場合のみ ON）
9. FAQ
Q1. Nano Banana 2 と Nano Banana Pro はどう使い分ける？
A1. Google 公式は「ほぼ全ての新規プロジェクトで Nano Banana 2 をデフォルトにすべき」としています（Google AI 公式 dev.to）。Nano Banana 2 は Pro の約95%の能力を fraction of cost で提供します。Pro に切り替えるべきなのは「Nano Banana 2 が一貫して失敗する高度に複雑な多層プロンプト」「極端な論理制約」の場合のみです。
Q2. Nano Banana 2 のプロンプトの長さはどのくらいが適切ですか？
A2. 目安は 50-80 単語（words・英語プロンプトの単語数）です。文字数（characters）ではありません。Nano Banana 2 は Gemini ベースの言語モデル画像生成器で自然言語を解釈するため、キーワード羅列より完全な文章で書く方が精度が上がります（nanobananaapi.dev Gemini 3.1 Flash Image Preview）。
Q3. Nano Banana 2 の解像度はどれを使うべきですか？
A3. 実務の基準は 1K（$0.08/枚）です。コストを抑えて大量試行する場合は 0.5K（512px・$0.06/枚）を使い、最終仕上げのみ 2K（$0.12/枚）または 4K（$0.16/枚）に上げるのがコスト効率良く使うコツです。Google 公式は「512px でバッチ生成してベスト1枚をアップスケール」するワークフローを推奨しています（Google AI 公式 dev.to）。
Q4. Nano Banana 2 でブランドロゴが入ってしまうのを防ぐには？
A4. プロンプトの Constraints に "no logos, no brand logos, no trademarks" を明記し、ネガティブプロンプト（対応APIの場合）にブランドロゴ・商標禁止の接尾辞を付与します。ただし完全防止は保証されないため、商用利用時は必ず出力を目視確認してください。
Q5. Nano Banana 2 でテキスト（看板・メニュー・広告コピー）を正確に描画させるコツは？
A5. テキストは引用符（"EXACT TEXT"）または大文字（ALL CAPS）で囲み、フォントスタイル・サイズ・色・配置を明示します。Nano Banana 2 はテキスト描画精度が 90%+ と高く（SlashSkill 開発者ガイド）、日本語テキストも比較的安定しますが、長文は崩れやすいので短く確実な文案にします。
Q6. Nano Banana 2 の Visual Grounding で人物は検索できる？
A6. いいえ。Visual Grounding はランドマーク・動物種・昆虫等には対応しますが、人物は検索できません（Google AI 公式 dev.to）。人物の顔・姿を再現したい場合は、参照画像をアップロードして「Based strictly on the uploaded reference image」で始めるパターンを使います。
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参考資料
- Getting the most out of Nano-Banana 2: tips & prompt guide | Google AI on dev.to
- Nano Banana image generation | Google AI for Developers
- Nano Banana 2 API | fal.ai docs
- Nano Banana 2 API: Text-to-Image AI Generation | fal.ai
- Nano Banana 2 [text-to-image]: AI Image Generator | fal.ai
- Nano Banana 2 Prompt Guide: How to Get Better Images From Gemini 3.1 Flash Image | Prompt Library
- How to Use Nano Banana 2: A Developer's Guide | SlashSkill
- Gemini 3.1 Flash Image Preview | nanobananaapi.dev
- Nano Banana 2: Google's Gemini 3.1 Flash Image Model — Complete Developer Overview (2026) | WisGate