From @patloeber : Google は最近、画像生成と編集のための強力な新モデル Gemini 2.5 Flash Image(コードネーム Nano Banana)をリリースしました。このモデルは、画像の作成と操作における最先端の機能を導入し、幅広い新しいアプリケーションの可能性を広げます。
このガイドは、Gemini 2.5 Flash Image(別名 Nano Banana)を Gemini Developer API を使用してアプリケーションに統合したい開発者向けの包括的なチュートリアルです。
このガイドでは以下の内容を扱います:
- AI Studio での Nano Banana の使用
- プロジェクトのセットアップ
- 画像の作成
- 画像の編集
- 写真の復元
- 複数の入力画像
- 対話形式での画像編集
- ベストプラクティスと効果的なプロンプト作成
- コミュニティの例とインスピレーション
- リソース
このチュートリアルで構築するものの例を以下に示します:
1prompt = "Restore and colorize this image from 1932"23response = client.models.generate_content(4 model="gemini-2.5-flash-image-preview",5 contents=[prompt, image],6)

それでは始めましょう!
1. Google AI Studio での Nano Banana の使用
エンドユーザーは Gemini アプリ で Nano Banana にアクセスできますが、開発者がプロトタイプを作成しプロンプトをテストするのに最適な環境は Google AI Studio です。AI Studio は、コードを書く前に利用可能なすべての AI モデルを試すことができるプレイグラウンドであり、Gemini API を使用して構築するためのエントリーポイントでもあります。
AI Studio 内では Nano Banana を無料で使用できます。始めるには、aistudio.google.com にアクセスし、Google アカウントでサインインして、モデルピッカーから Nano Banana を選択してください。
直接アクセスするには、以下のリンクを使用してモデルで新しいセッションを開始してください:ai.studio/banana

ヒント
: AI Studio で直接 Nano Banana のウェブアプリをバイブコーディングすることもできます。
ai.studio/apps で試すか、コードを調べて
既存のアプリ をリミックスしてください。
2. プロジェクトのセットアップ
このガイドに従うには、以下のものが必要です:
- Google AI Studio からの API キー
- プロジェクトの請求設定
- Python または JavaScript/TypeScript 用の Google Gen AI SDK
ステップ A:API キーの生成
以下の手順に従ってください:
- Google AI Studio で、左側のナビゲーションパネルの API キーを取得 をクリックします。
- 次のページで、API キーを作成 をクリックします。
- 既存の Google Cloud プロジェクトを選択するか、新しいプロジェクトを作成します。このプロジェクトは、API 使用量の請求管理に使用されます。
プロセスが完了すると、API キーが表示されます。コピーして安全に保管してください。
ステップ B:請求の有効化
AI Studio でのプロトタイピングは無料ですが、API を介したモデルの使用は有料サービスです。Google Cloud プロジェクトで請求を有効にする必要があります。
API キー管理画面で、プロジェクトの横にある 請求の設定 をクリックし、画面の指示に従ってください。

Nano Banana の料金は?
Nano Banana での画像生成は、画像1枚あたり $0.039 です。$1 で約 25 枚の画像を生成できます。
* 公式料金は、入力トークン 100 万トークンあたり $0.30、出力トークン 100 万トークンあたり $30 です。標準的な 1024x1024px の出力画像は 1290 トークンを消費し、画像1枚あたり $0.039 に相当します。詳細については、
Gemini 2.5 Flash Image の料金表 を参照してください。
ステップ C:SDK のインストール
使用する言語に応じた SDK を選択してください。
1pip install -U google-genai2# 画像操作用の Pillow ライブラリをインストール3pip install Pillow
1npm install @google/genai
以下の例では、デモンストレーションに Python SDK を使用しています。
JavaScript で Nano Banana を使用する
ための同等のコードスニペットは、この
GitHub Gist で提供されています。
3. テキストからの画像生成
Nano Banana を使用して、説明的なテキストプロンプトから 1 つまたは複数の画像を生成します。すべての API リクエストにはモデル ID gemini-2.5-flash-image-preview を使用します。
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45# クライアントを API キーで設定6client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")78prompt = """Create a photorealistic image of an orange cat9with a green eyes, sitting on a couch."""1011# API を呼び出してコンテンツを生成12response = client.models.generate_content(13 model="gemini-2.5-flash-image-preview",14 contents=prompt,15)1617# レスポンスにはテキストと画像データの両方が含まれる場合があります。18# パーツを反復処理して画像を見つけて保存します。19for part in response.candidates[0].content.parts:20 if part.text is not None:21 print(part.text)22 elif part.inline_data is not None:23 image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))24 image.save("cat.png")

出力
モデルはマルチモーダルであるため、レスポンスはテキストと画像データ(inline_data)が交互に含まれる可能性のあるパーツのリストとして構成されています。上記のコードは、これらのパーツを反復処理して、生成された画像を抽出し保存します。
4. テキストと画像入力による画像編集
既存の画像とテキストプロンプトを提供して編集を実行します。このモデルは、入力画像からのキャラクターとコンテンツの一貫性を維持することに優れています。
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")67prompt = """Using the image of the cat, create a photorealistic,8street-level view of the cat walking along a sidewalk in a9New York City neighborhood, with the blurred legs of pedestrians10and yellow cabs passing by in the background."""1112image = Image.open("cat.png")1314# テキストプロンプトと画像の両方を 'contents' リストに渡します15response = client.models.generate_content(16 model="gemini-2.5-flash-image-preview",17 contents=[prompt, image],18)1920for part in response.candidates[0].content.parts:21 if part.text is not None:22 print(part.text)23 elif part.inline_data is not None:24 image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))25 image.save("cat2.png")

入力と出力
5. Nano Banana による写真の復元
このモデルの強力なアプリケーションの1つが写真の復元です。シンプルなプロンプトで、古い写真を復元し、カラー化して、印象的な結果を得ることができます。
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")67prompt = "Restore and colorize this image from 1932"89image = Image.open("lunch.jpg") # "摩天楼の上の昼食、1932年"1011response = client.models.generate_content(12 model="gemini-2.5-flash-image-preview",13 contents=[prompt, image],14)1516for part in response.candidates[0].content.parts:17 if part.text is not None:18 print(part.text)19 elif part.inline_data is not None:20 image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))21 image.save("lunch-restored.png")

オリジナルと出力
6. 複数の入力画像の操作
より複雑な編集タスクのために、複数の画像を入力として提供できます。
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")67prompt = "Make the girl wear this t-shirt. Leave the background unchanged."89image1 = Image.open("girl.png")10image2 = Image.open("tshirt.png")1112response = client.models.generate_content(13 model="gemini-2.5-flash-image-preview",14 contents=[prompt, image1, image2],15)1617for part in response.candidates[0].content.parts:18 if part.text is not None:19 print(part.text)20 elif part.inline_data is not None:21 image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))22 image.save("girl-with-tshirt.png")

入力 1 & 2 と出力
7. 対話形式での画像編集
反復的な調整のために、チャットセッションを使用して複数のリクエスト間でコンテキストを維持できます。これにより、対話形式で画像を編集できます。
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")67# チャットを作成8chat = client.chats.create(9 model="gemini-2.5-flash-image-preview"10)1112# 最初の画像編集を実行13response1 = chat.send_message(14 [15 "Change the cat to a bengal cat, leave everything else the same",16 Image.open("cat.png"),17 ]18)19# 画像を表示/保存...2021# チャットと編集を続行22response2 = chat.send_message("The cat should wear a funny party hat")23# 画像を表示/保存...

入力と出力 1 & 2
ヒント
: 多くの対話編集の後、画像の特徴が劣化したり「ドリフト」し始めた場合は、最新の画像とより詳細で統合されたプロンプトを使用して新しいセッションを開始し、高い忠実度を維持することをお勧めします。
8. Nano Banana のベストプラクティスとプロンプト作成のヒント
Nano Banana で最良の結果を得るには、以下のプロンプト作成ガイドラインに従ってください:
- 超具体的に指定する: 被写体、色、照明、構図について詳細を提供すればするほど、出力をより細かく制御できます。
- コンテキストと意図を提供する: 画像の目的や望ましい雰囲気を説明します。モデルがコンテキストを理解することで、創造的な選択に影響を与えます。
- 反復して洗練させる: 最初の試行で完璧を期待しないでください。モデルの対話機能を利用して、段階的に変更を加え、画像を洗練させましょう。
- 段階的な指示を使用する: 複雑なシーンの場合は、プロンプトを一連の明確で順序立てた指示に分割します。
- 肯定的な表現を使用する: 「車なし」のような否定的なプロンプトの代わりに、望ましいシーンを肯定的に説明します。「交通量のない、誰もいない閑散とした通り」のように。
- カメラを制御する: 「広角ショット」、「マクロショット」、「低アングル」など、写真や映画の用語を使用して構図を指示します。
ベストプラクティスについてさらに深く知りたい場合は、公式ブログ記事のプロンプト作成のベストプラクティスと、ドキュメント内のプロンプト作成ガイドを確認してください。
9. コミュニティの例とインスピレーション
コミュニティが Nano Banana で何を構築しているか、探索してみましょう:
- カメラ視点の変更 by @henrydaubrez: X 投稿
- 一貫性のあるキャラクターデザインのためのFew-shot学習 by @multimodalart: X 投稿
- 「赤い矢印は何を見ているのか」Google Maps 変換 by @tokumin: X 投稿
- 棒人間アノテーションからの画像生成 by @yachimat_manga: X 投稿
- 静止画像からの 3D モデル作成 by @deedydas: X 投稿
- 位置情報ベースの AR 体験の生成 by @bilawalsidhu: X 投稿
- 2D マップの 3D グラフィックへの変換 by @demishassabis: X 投稿
10. リソースと次のステップ
このガイドでは、Nano Banana(別名 Gemini 2.5 Flash Image)を使用した開発の基本を説明しました。環境のセットアップ方法、画像の生成と編集方法、高度なテクニックの適用方法を学びました。これで、これらの強力な機能を自身のプロジェクトに組み込む準備が整いました。
さらに詳しく知りたい場合は、公式リソースをチェックしてください:
- Google AI Studio
- Gemini API ドキュメント
- Nano Banana Gemini API ドキュメント
- Gemini 2.5 Flash Image Generation で最良の結果を得るためのプロンプト方法
- Nano Banana ドキュメント プロンプト作成ガイド
- AI Studio の Pixshop アプリ
このモデルを使って何かクールなものを作っているなら、ぜひ見てみたいです!お気軽に DM いただくか、X(Twitter)で私をタグ付けしてください: @patloeber。

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