Nano Bananaで写真を編集する方法：Pro、Nano Banana 2、Lite

まず、Nano Bananaで写真を編集するには、元画像をアップロードし、具体的な変更を1つ依頼し、目指す結果と変更せずに保つべき要素をすべて指定します。日常的な編集の多くにはNano Banana 2、複雑なポートレート、ブランド製品、タイポグラフィ、複数参照の構図にはNano Banana Pro、素早く低コストな下案にはNano Banana 2 Liteを使います。最も信頼しやすいプロンプトは、編集対象、目指す結果、保持条件、禁止事項を組み合わせます。モデルの全体像は、Nano Bananaレビューと、より効果的なAIデザインプロンプトの書き方をご覧ください。

難しいのは、Nano Bananaが従来のピクセル選択ツールではなく、生成型のエディターであることです。ジャケットの交換、人物の削除、背景変更によって、顔、構図、照明、製品の細部も変わる場合があります。頻出するユーザーの質問30件を調べたところ、画像全体の再生成、顔の変化、繰り返し編集による画質低下が主な懸念に含まれていました。そのため、管理された分岐型のAIデザインワークフローは、最新出力を繰り返し編集するより信頼性が高く、特にブランドの一貫性が関わる仕事で重要です。

Virseは、この管理されたプロセスを、独立したチャットではなく視覚的なAIデザインワークフローに変えます。デザイナーは無限キャンバス上で元画像、参照、生成結果、修正版を整理し、複数のエージェントは同じプロジェクトのコンテキストを共有しながら別々の作業を進められます。Virseはデザイナーを置き換えるのではなく、プロのチームを支援するために設計されています。反復的な制作業務を減らしながら、創作意図、ブランド基準、蓄積したプロジェクト知識を保ちます。この手法は、より広いAIデザインエージェントの制作ワークフローや、プロ向けのAI支援グラフィックデザインにも通じます。

写真編集に使うNano Bananaとは

Nano Bananaは、Geminiのネイティブ画像生成・編集モデルにGoogleが付けた名称です。モデルはテキスト、画像、または両方を受け取り、写真のアップロード、編集内容の指定、参照の組み合わせ、対話による出力の改善が可能です。Googleは現在4種類のNano Bananaモデルを公開ドキュメントで説明しています。

Googleは、NB2を汎用モデル、NB Proを複雑なプロ向け業務の上位選択肢、NB2 Liteを大量処理向けの最速・最安モデルと位置づけています。初代Nano Bananaは現在、旧バージョンに分類されています。

料金は2026年8月5日に確認しました。入力トークン、グラウンディング、却下した生成物、ワークフローの費用は含みません。より詳しい費用内訳は、Nano Bananaの料金をご覧ください。

Nano Bananaはどこで使えるか

Nano BananaはGeminiアプリ、Google AI Studio、Gemini APIから使えます。Geminiでは写真をアップロードするかLibraryから画像を開き、Chatを選び、編集指示を入力して送信します。有料会員はNB2またはNB2 Liteで生成し、より細かな描写や制御が必要なときはMore → Redo with Proを使えます。

Nano Bananaで写真を編集する手順

手順1：高品質な元の写真から始める

入手できる中で最も圧縮の少ない素材を使い、未加工のマスターを保管します。ポートレートでは顔の形、表情、髪型、ポーズ、特徴的な要素を把握します。製品では輪郭、ラベル、ロゴ、素材、反射を記録します。

手順2：具体的な写真編集を1つ依頼する

依頼するのは、1回の生成につき主要な変更1つにします。まず背景を置き換え、照明は別の工程で調整します。衣服、ポーズ、背景、文字、色の変更をまとめると、失敗の原因を特定しにくくなります。

手順3：目指す結果を説明する

対象、現在の状態、希望する置き換え先を具体的に示します。

例えば次の指示ではなく：

背景を変えてください。

次のように書きます：

編集するのは：現在のオフィス背景だけです。
変更内容：シームレスな背景、左上からの柔らかな光、リアルな接地影を備えた、暖かみのあるグレーの写真スタジオに置き換えてください。

具体的な視覚的指示は、曖昧な表現より効果的です。「改善して」「プロらしく」「映画のように」といった言葉より明確にします。複雑な視覚ワークフロー向けにAIデザインプロンプトを書く場合も、同じ原則が当てはまります。

手順4：変更せずに保つ要素を決める

保護する細部を明記します。

保持するもの：人物の同一性、顔の比率、表情、髪型、肌の質感、ポーズ、手、衣服、カメラアングル、トリミング、カラーグレーディング。
禁止事項：人物を再生成したり、スタイルを変えたり、修正したりしないでください。

これで編集可能な領域と保護する領域を分離できます。

手順5：画像全体を確認する

顔、手、ロゴ、ラベル、文字、物体の縁、影、反射、細かな質感を原寸で確認します。内容を正しく編集できても、自動的に納品できる画像になるわけではありません。背景が正しく見えても、顔、パッケージ、解像度が使えない状態になっている場合があります。

手順6：マスターから分岐し、最後に拡大する

出力に失敗したら、元画像か最後の承認済み版に戻ります。劣化した結果を繰り返し修復するのではなく、大きな変更ごとに別の分岐を作ります。構図、同一性、タイポグラフィ、製品の細部が承認されてから解像度を上げます。この分岐型プロセスは、より体系的なAIデザインワークフローに自然に組み込めます。

Nano Bananaの写真編集に最適なプロンプトとは

最も効果的なプロンプトは次の構成です。

編集対象 + 目指す結果 + 保持条件 + 禁止事項

写真の一部分だけを編集するNano Bananaプロンプト

編集するのは：［具体的な物体や領域］だけです。
変更内容：［現在の内容］を［希望する結果］に置き換えてください。元の遠近感、照明、影、被写界深度、色、写真の質感を合わせてください。
保持するもの：［保護する人物、物体、視覚的な細部すべて］。
禁止事項：元写真の他の部分を再生成、スタイル変更、トリミング、修正しないでください。

顔を変えずに衣服を変更するNano Bananaプロンプト

編集するのは：人物の黒いジャケットだけです。
変更内容：ダークブラウンのスエードジャケットに置き換えてください。元のフィット感、しわ、照明、影を合わせてください。
保持するもの：人物の同一性、顔の形、目、鼻、口、顎の輪郭、表情、髪型、肌の質感、手、ポーズ、体の比率。
禁止事項：背景、カメラアングル、トリミング、カラーグレーディングを変えないでください。人物を再生成しないでください。

複数の参照画像を使うNano Bananaプロンプト

画像1：ベースの写真として使ってください。
画像2：衣服の参照としてだけ使ってください。
画像3：背景と照明の参照としてだけ使ってください。
画像2の衣服を画像1の人物に適用し、その人物を画像3の環境に配置してください。画像1の同一性、顔、髪型、比率、ポーズを維持してください。画像2の人物や構図をコピーしないでください。

各参照に役割を1つ割り当てると、曖昧さが減ります。Gemini 3の画像ワークフローは最大14件の参照に対応します。NB2は最大10件のオブジェクト参照と4件のキャラクター参照、NB Proは最大6件のオブジェクト参照、5件のキャラクター参照、3件のスタイル参照に対応します。

Nano Bananaでの編集時に同じ顔を保つ方法

同一性の一貫性は、顔をピクセル単位で固定することではありません。Nano Bananaは認識できる人物を保っていても、目の形、表情、年齢、肌の質感、顔の比率を変える場合があります。

一貫性を高めるため、同一性を決める特徴を固定します。

• 顔の形と顎の輪郭
• 目の間隔と表情
• 鼻と口
• 髪型と生え際
• 肌の質感と年齢的特徴
• 特徴的な顔の要素

衣服を変えるとモデルが人物を再構成する場合があるため、衣服の編集時にはポーズ、手、体の比率も保持します。

Nano BananaとPhotoshopを組み合わせるべき場合

ピクセルを変えないことが必須なら、ハイブリッドワークフローを使います。

1. 対象領域を切り抜くかマスクします。
2. その領域だけをNano Bananaに送ります。
3. 置き換える内容を生成します。
4. 未加工のマスターに合成します。
5. 縁、粒子感、色、影を手作業で合わせます。

このワークフローは、法的用途の人物写真、記録写真、ブランドパッケージ、高価値なキャンペーン素材のように、見た目が似ているだけでは精度が足りない場合に適しています。

Nano Bananaが画像全体を変えたり画質を落としたりする理由

安全に編集できる回数について、検証された普遍的な数値はありません。調査ではノイズ、細部のぼけ、質感のずれに関する報告が繰り返し見られましたが、特定回数の編集後に失敗が始まると証明する標準化されたベンチマークはありませんでした。

Nano BananaでEC写真を大規模に編集する方法

Wheringの製品画像事例

Googleによれば、ワードローブプラットフォームのWheringはNB2を使い、低品質なユーザー写真を、実際の質感を保ったまま、より洗練されたスタジオ風素材へ変換しています。Wheringは画像分類ワークフローを支える構造化出力も評価しています。これはベンダーが公開したパートナー事例であり、独立した性能ベンチマークではありません。

HubXの顔編集事例

HubXは74%～76%の遅延削減を報告し、NB2導入後の顔編集ワークフローが約4倍速くなったと説明しています。この結果はパートナーによる報告であり、普遍的な速度ベンチマークとして扱うべきではありません。

拡張可能なECワークフロー

実用的な制作システムでは、製品、モデル、キャンペーンのデータを構造化フィールドに保存し、承認済みの組み合わせをGemini APIに送信し、繰り返すアセットをキャッシュし、出力をECプラットフォームへ送り、公開前の人によるレビューを必須にできます。

最も信頼できる制作原則は次のとおりです。

変化する視覚コンテンツにはAIを使い、固定ブランド要素には決定論的なテンプレートを使います。

環境、モデル、影、バリエーションの生成はNano Bananaに任せます。ロゴ、価格、免責表示、最終的なタイポグラフィはFigma、Photoshop、テンプレートエンジンで扱います。この分離は、大量の出力でAI広告クリエイティブのブランド一貫性を維持するうえで特に重要です。

現在の標準API料金では、1K出力1,000枚の費用は概算でNB2 Liteが$33.60、NB2が$67、NB Proが$134です。入力費用、却下した生成物、人によるレビューは含まれません。大量制作を計画するチームは、この金額を、より広いNano Bananaの料金や実際のレビュー費用と比較する必要があります。

よくある質問

人物編集ではNB ProがNB2より優れていますか？

複雑で同一性が重要なポートレートでは、一般にNB Proが有力です。複数参照や、失敗の代償が大きい商業制作にも適しています。日常的な編集ではNB2の速度とコストのバランスが優れています。どちらも顔が変わらない保証はないため、保持条件と分岐型編集は依然として必要です。

NBは写真の一部分だけを編集できますか？

NBは自然言語の指示で対象を特定できますが、他のすべてのピクセルが固定される保証はありません。正確な領域を指定し、変更を1つだけ依頼し、保護する要素をすべて列挙してください。ピクセルの保持が必須なら、切り抜きやマスクを使うワークフローにします。

NBで数回編集するとぼやけるのはなぜですか？

繰り返し生成すると質感、縁、顔の細部が再解釈され、画像のダウンロードとアップロードを繰り返すと圧縮が加わる場合があります。元のマスターを保存し、各分岐で大きな変更を1つ行い、すべての編集が承認されてから拡大してください。

NB2 LiteはEC画像に向いていますか？

NB2 Liteは、素早い1K下案、カタログのバリエーション、サムネイル、大量の試作に適しています。メイン画像、識別可能な人物、ブランドパッケージ、重要な文字にはNB2またはNB Proを使いましょう。ラベル、ロゴ、比率、製品の正確性には引き続き人による確認が必要です。

まとめ

最適なNano Bananaで写真を編集する方法は、管理されたデザイン協力者として扱うことです。元ファイルから始め、一般編集はNB2、複雑なプロの仕事はNB Pro、速度と規模はNB2 Liteを選び、一度に1つの変更を依頼し、保護する細部をすべて定義し、各結果をマスターと比較します。ピクセルを正確に保つ必要がある場合は、PhotoshopとNano Bananaの併用や決定論的なテンプレートを使います。この方法は、最新生成画像を繰り返し編集するより、顔の一貫性、きれいな製品素材、制作規模の拡張性を高めます。