Nano Banana 2とProの違い｜広告バナーはどっち

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広告バナーをAIで作ろうとすると、最初に決めるのがモデルです。Nano BananaにはProと2があり、どちらも画像生成に使えますが、得意なことが違います。

比較記事を読むと「作り込むならPro、日常使いなら2」という整理が並んでいます。ただしこれは画像生成全般の話で、広告バナーに当てた判断にはなっていません。

広告バナーには、他の画像にはない要件が1つあります。画像の中に日本語のコピーが入ることです。ここが読めない画像は、どれだけ絵柄が良くても使えません。そしてこの要件が、2つのモデルの差がいちばん出るところです。

この記事では、Nano Banana 2とProの違いを公表情報で整理したうえで、広告バナーを作る前提での選び方、単価差を本数で考える方法、商用利用の確認点までをまとめます。

※2026年10月6日にNano Banana 2の更新版「Nano Banana 2.1」が一般提供されたため、1-3章とよくある質問に追記しました（2026年10月14日）。

1. Nano Banana 2とProの違い

まず公表されている差を並べます。

1-1. 2は速くて安い、Proは文字と合成に強い

項目	Nano Banana 2	Nano Banana Pro
位置づけ	汎用・標準	高品質・作り込み
速度	速い（3〜5倍の差という比較がある）	2より遅い
画像内テキストの描画	—	強い
多数の画像の合成	—	強い
被写体の一貫性	複数キャラクター・複数オブジェクトに対応	—
解像度	超低解像度の出力も選べる	—
単価	安い	2倍前後

単価の絶対額は情報源によって表記が異なります。本記事では倍率だけを扱うので、実際に試算するときはGemini API のPricingで確認してください。

1-2. 画質の差は小さいという評価がある

画像生成の仕様はGemini API の画像生成ドキュメントにまとまっています。意外に思われるところですが、画質そのものの差は小さいという比較が出ています。2はProの95%の水準という評価です。

これが意味するのは、「Proにすれば絵がきれいになる」という理由では選べないということです。選択の理由は別のところに置く必要があります。

1-3. 2026年10月にNano Banana 2.1が出た｜文字の描画と超横長・超縦長の比率が改善

2026年10月6日、Nano Banana 2の更新版としてNano Banana 2.1（モデル名 gemini-nano-banana-2.1）がGemini APIで一般提供されました。公式のリリースノートは、Flashの水準の速度とコスト効率を保ったまま、次の点が大きく改善されたとしています（出典: Gemini API のリリースノート（2026年10月6日））。

• 画質
• プロンプトへの忠実さ
• 複数ターンでのキャラクターの一貫性
• 画像内の文字の描画
• 超横長・超縦長の比率（1:4、4:1、1:8、8:1）での生成（1K・2K・4Kの解像度で対応）

広告バナーの観点で効くのは2点です。1つは文字の描画です。この記事は「画像にコピーを入れるならPro」と整理していますが、2.1では2の弱点だった文字の描画が改善されています。ただし公式が示しているのは「Nano Banana 2より改善した」ということで、Proと同じ水準になったとは書かれていません。文字入りのバナーを作るときは、まず2.1で試し、読めない・崩れるものだけProに回す、という順番にすると、単価の安いモデルで済む範囲が分かります。

もう1つは比率です。横長のバナー枠（728×90ピクセルなど）は8:1に、縦長の枠（160×600ピクセルなど）は1:4に近い比率です。こうした細長い枠の素材を、正方形や16:9から切り抜かずに直接生成できるようになったので、第5章で扱うサイズ展開の手間が減る可能性があります。

なお、旧モデル（gemini-3.1-flash-image）は非推奨となり、2.1への移行が案内されています。終了日は発表されていません。APIで2を使っている場合は、モデル名の切り替えを予定に入れておいてください。

2. 広告バナーの要件は「画像内の文字が読めるか」

ここが本記事の中心です。広告バナーが他の画像と違うのは、画像の中にコピーが入る点です。

2-1. 自社は2026年3月に「日本語の文字入れは不得意」と書いていた

自社ブログの「バナー作成AIの活用法とは？」では、2026年3月時点の制約をこう整理しています。

現在の画像生成AIは、画像内に自然な日本語のキャッチコピーを配置することがまだ不得意です。文字が崩れたり、意味不明な文字列になったりすることが多いため、テキスト部分についてはAIで生成した画像の上に、後から人間がデザインツールを使って文字を乗せる工程がほぼ必須となります。

この時点での結論は明確でした。AIで絵を作り、文字は後から人が乗せる。これが前提の工程です。

同記事はもう1つ、調整の難しさも挙げています。

「ロゴを数ミリ右にずらす」「ブランドカラーの厳密な数値を再現する」といった、ミクロな調整やブランドのトンマナ（トーン＆マナー）の完全な再現は苦手としています。思い通りの結果を得るためにプロンプトを何度も修正するうち、かえって時間がかかってしまうケースもあります。

2-2. Proのテキストレンダリングは、この前提を動かす

一方で、Nano Banana Proは画像内テキストの描画に強いという評価で位置づけられています。多数の画像を合成する用途も含めて、作り込みに寄ったモデルです。

つまり広告バナーに関しては、2つのモデルの選択が次のように分かれます。

• コピーを画像に入れたいならPro。文字の描画が選択の理由になる
• 文字を後から乗せる工程を維持するなら2。絵だけ作るので速くて安いほうが有利

ここで注意したいのは、Proにしても文字の確認工程がなくなるわけではないことです。ブランドのトンマナの再現やロゴ位置のミクロな調整が苦手という点は、モデルが変わっても残ります。確認する人は必要です。

バナー作成の一般的な手順とツールの選び方は「バナー作成AIの活用法とは？成果を出す手順とおすすめツールを解説」で扱っています。

3. 単価の差は「1枚」ではなく「本数」で考える

比較記事は1枚あたりの単価を並べますが、広告運用で効くのは本数です。

Proが2倍前後という倍率を前提に、使い方で分けます。

用途	本数の目安	向くモデル
訴求・サイズ展開のパターン出し	多い	2（速くて安い）
絞り込んだ案の仕上げ	少ない	Pro（文字と作り込み）
検証用のラフ	非常に多い	2（超低解像度も選べる）

実務の流れとしては、2で量を出して、残った案をProで仕上げるという組み合わせが成立します。どちらか一方に決める必要はありません。

速度の差も効きます。生成が3〜5倍速いという比較があるので、パターンを出す工程では待ち時間の差がそのまま作業時間に出ます。

4. 商用利用の条件を先に確認する

広告バナーは商用利用です。自社ブログでは商用利用の範囲をこう定義しています。

そもそも「商用利用」とは、直接的・間接的を問わず、利益を得る目的でコンテンツを利用することを指します。

広告配信は直接的な商用利用に当たります。無料枠で試したものをそのまま本番に使えるかは、プランと規約の確認が必要です。

公表されている整理では、Nano Bananaの生成物は商用利用が可能とされています。ただし次の確認が前提になります。

• 入力素材の権利を確認する（参照画像として他者の写真やロゴを入れていないか）
• 禁止されている用途を除外する
• 公開前にレビューする工程を置く
• 無料枠や未課金の環境に機密情報を入れない

加えて、Google Cloud（Vertex AI）経由での利用ではIP補償があるとされています。生成物に関する権利上のリスクを事業者側でどこまで引き受けるかが変わるため、本番の広告で使う場合は経路の選択も判断材料になります。

ツール別の学習データの出所と商用利用の条件は「画像生成AIの商用利用とは？おすすめツールと活用のコツを紹介」で整理しています。

5. 運用で詰まる2点

5-1. 文字が入った画像を、サイズ展開のたびに作り直している

• 症状：Proで文字入りのバナーを作ったあと、媒体ごとのサイズに展開しようとすると文字の位置が崩れる。正方形で作ったものを縦長にすると、コピーが切れたり余白に取り残されたりします。結果としてサイズごとに生成を繰り返し、文字の確認もサイズの数だけ発生します。
• 原因：画像内に文字を焼き込むと、文字と絵が分離できなくなるためです。サイズを変える操作は絵の構図を変える操作でもあるので、文字の位置を保ったまま比率だけ変えることができません。1枚で完結する用途では問題になりませんが、広告は同じ訴求を複数サイズで配信するため、ここが毎回効いてきます。
• 対策：文字を入れる段と、サイズを展開する段を分けることです。絵の部分は各サイズで生成し、文字は共通の素材として後から重ねます。自社記事が2026年3月に整理していた「AIで生成した画像の上に、後から人間が文字を乗せる」工程は、Proが使える状況でもサイズ展開の観点では依然として有効です。文字の確認が1回で済むという利点があります。
• 回避策：文字を画像の外に出せる配信面を選ぶという判断もあります。媒体によっては見出しや説明文がテキストフィールドとして分かれているため、画像に文字を入れなくても成立します。画像に焼き込むのは、文字が入っていないと意味が通らない場合に限る、という線引きを先に置くとサイズ展開の負荷が下がります。

5-2. 生成したバナーを試す受け皿が足りない

• 症状：モデルを使い分けてバナーを何十本も用意したのに、実際に配信して比べられるのは数本だけ。残りは使われないまま残ります。どのパターンが効いたのかも、比較の条件が揃っていないため判断できません。生成の工数だけが増えた状態になります。
• 原因：バナーの本数と、受け皿の数が連動していないためです。バナーは生成すれば増えますが、遷移先のLPは手作業で作ると増えません。結果として「多くのバナーが同じ1枚のLPに着地する」形になり、検証できるのはバナー側の差だけに限られます。訴求ごとの相性は見えません。
• 対策：訴求の単位でバナーと遷移先を組にすることです。バナーで打ち出した訴求と、着地するページの見出しを揃えます。そのうえで組ごとに配信して比べると、どの訴求が効いたのかが読めます。バナーを30本作るより、訴求3つ×バナー5本×遷移先3つの組を作るほうが、結果から学べる量が多くなります。
• 回避策：遷移先を複製で増やせる状態にしておくことです。LPを1枚ずつ手作業で作っていると受け皿が増えないため、生成量に対して検証量が追いつきません。複製して見出しと文言だけ差し替えられる環境があれば、バナーの本数に合わせて受け皿を用意できます。生成の速さを成果に変えるのは、ここの速さです。

6. Squad beyondで、バナーの数に受け皿を合わせる

ここまで見てきたとおり、モデルの選択は「文字を画像に入れるか」で分かれ、単価の差は「本数」で効きます。そしてどちらを選んでも、最後に残る課題は出したバナーを試す場所があるかです。

Squad beyondは、LPを複製して文言や見出しを差し替え、並行して配信しながら結果を見られるツールです。バナーを訴求ごとに作ったなら、遷移先も訴求ごとに用意して組で比べる、という使い方ができます。

生成の速度が上がると、ボトルネックは生成側から検証側に移ります。Nano Banana 2で3〜5倍速く作れるようになったぶん、受け皿が1枚のままだと差が出ません。

AI生成の素材を広告で使う場合の開示の要件は「AI生成広告の開示義務｜Meta・Google・各国ルールを解説」にまとめています。

7. Nano Banana 2とProの選び方についてよくある質問（FAQ）

8. まとめ

Nano Banana 2とProの差は、速度・単価・得意分野にあります。2は速くて安く、Proは画像内テキストの描画と多数の画像の合成に強い。速度は3〜5倍の差という比較があり、単価はProが2倍前後です。一方で画質そのものの差は小さく、2はProの95%の水準という評価です。

広告バナーで選択が分かれるのは、画像の中に日本語のコピーを入れるかどうかです。入れるならPro、文字を後から人が乗せる工程を維持するなら2。自社ブログは2026年3月時点で「画像内に自然な日本語のキャッチコピーを配置することはまだ不得意」と整理しており、文字を後乗せする工程を前提にしていました。Proはこの前提を動かします。

ただしProにしても確認工程はなくなりません。ブランドのトンマナの再現やロゴ位置のミクロな調整が苦手な点は残ります。

単価は1枚ではなく本数で考えます。パターン出しは2、仕上げはPro、という組み合わせが実務的です。商用利用は可能とされていますが、入力素材の権利確認とレビュー工程が前提で、Vertex AI経由ではIP補償があるとされています。

2026年10月には更新版のNano Banana 2.1が出て、画像内の文字の描画と超横長・超縦長の比率が改善されました。文字入りのバナーも、まず2.1で試してからProに回すかを決めると、単価の安いモデルで済む範囲が分かります。

そして生成が速くなると、ボトルネックは受け皿に移ります。バナーを何十本作っても遷移先が1枚なら、比べられるのはバナー側の差だけです。

　

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