話題のGemini画像生成AIがマーケティング現場で使えること多すぎた。

こんにちは、あやみです。

Nano-banana、知っていますか？

2025年8月26日に発表されたGoogle/DeepMindの新しい画像生成・編集モデルの愛称で、正式名はGemini 2.5 Flash Image。

実際に私も使ってみて、マーケの現場で使えそうな活用事例が多くあると思ったので活用事例10選をまとめました！

Nano-bananaとは

何がすごい？

• 人物・キャラの一貫性を保ったまま編集できる（髪型や服装だけ変える、背景だけ差し替える等）。

• 複数画像の合成（人物A＋場所Bで自然な一枚に）や、自然言語での局所編集（「背景をぼかして」「シミを消して」など）が得意。

• 生成・編集した画像にはSynthIDの不可視透かし（＋アプリ内は可視透かし）が入る

どこで使える？

• Geminiアプリ（Web/モバイル）で無料/有料ユーザーともに利用可能です。モデルはGemini 2.5 flashを利用してください。

• 開発者向けにはGemini APIとGoogle AI Studioで“プレビュー”提供中。エンタープライズ向けにVertex AIでも使えます。モデルIDは gemini-2.5-flash-image-previewです。

商用利用できるの？

Google Cloudの公式サイトでは、以下のような記載がされています。

画像の編集・加工

同一被写体の“シーン変更”

同じ人・同じ商品で、季節・天気・時間帯だけを切り替えて量産すると、広告素材の作成が楽になります。

Nano-bananの特徴である被写体の一貫性の保持を活かして、背景だけを差し替える使い方ができます。

プロンプト例

このように背景だけ変更した画像が生成できます。

もちろん、細かい部分は気になる点ありますが、比較的自然な形で背景変更ができています。

人物だけでなく、商品画像のシーン変更も可能です。

基本的には商品など撮影で全て綺麗に撮れることが理想ですが、時間やお金の制約で難しいこともあるのが現実です。

そんな時に、AIを使って手軽に編集をする選択肢が増えたのが嬉しいポイントです。

商品と人物の合成

商品と人物の合成写真を生成することもできます。

商品と人物両方の一貫性を保ったまま、合成できます。もちろん、複数シーンの生成も可能です。

商品+人物の写真を作る際はサイズ感は気をつける必要があります。

AIは正確にサイズをわかっているわけではないので、比率がおかしい画像が生成される場合などあるので注意が必要です。

サイズ感・利用シーンの可視化

“ひと目でわかる”サイズ比較画像の生成もできます。

手や500mlペットボトル、ノートPCなどを一緒に置いて、サイズ感を表すことができます。

基準物の寸法をきちんと入力しておくと、実測と視覚の齟齬が出にくいです。

プロンプト例

画像質感アップ

写真のレタッチをするような変更もNano-bananaでできるようになっています。

人物や商品画像を加工するように修正が可能です。

もとの被車体が変わらないようにする必要はありますが、ちょっとした修正を誰でも数秒でできるのは革命的です。

プロンプト例

写真を漫画風に

写真→写真の生成だけでなく、写真をもとに漫画やアニメ風にするといったことも可能です。

Nano-bananaを利用することで、写真の被写体を維持したまま、漫画風の画像に変換できます。

漫画風のクリエイティブを作成する時などに、活用できそうです。

バナーやLPの改善

バナーのデザイン案作成

バナーは同じ訴求でも、背景×構図×光の組み合わせでクリック率は結構変わります。

Nano-bananaでベースを一枚決めたら、世界観や季節感を入れ替えた多案を素早く生成可能です。

デザインの案出しをする時に、大量のイメージパターンを作って参考にするというった使い方にもできます。

プロンプト例

こういったパターン出しはデザイナーであれば、すぐに形にできますが、デザイン苦手な私のような人間は完成系のイメージがあまり思いつかずに止まってしまうことがよくあります。

そんな時に、このようにアイディアをイメージとして出してくれるのがとても便利です。

この使い方をバイブコーディングでアプリにしたものも作りました。Youwareというサービスを使って、10分ほどで完成！

こういった機能はいずれ、Google広告の管理画面にも搭載されるのでは思っています。

LP改善案の作成

LP（ランディングページ）の画像を入れて、CVRをあげるための改善案を画像の中に指摘してコメントをつけてと指示することで、改善指摘の画像が作成できます。

これ自体はGemini自体が日本語の文字入れがあまりうまくないので、画像内の文字は文字化けして読みにく状態です。

内容についてもそっくりそのまま使えるものですが、参考にはできる内容かなと思います。

日本語文字の精度が上がれば、改善指摘資料もAIで簡単に生成が可能になるかもしれません。

改善内容自体は自分で考えて、それを資料化する部分をAIにやってもらうこともできますし、変更後のイメージをわかりやすく伝えるために画像を生成してみせるといった使い方もできそうです。

ABテスト案のアイディア出し

クリエイティブのABテストの案出しは、過去の傾向からこれをやるべきと決められるものがあればいいですが、どういうパターンをテストすべきか悩む時もあります。

そんな時にNano-bananaで同一構図のまま一要素を変えたABテストパターンを出してもらう使い方が有効です。

プロンプト例

デザイン面でのテスト案を出す場合、テキストだけでは伝わりづらいことが多いです。

イメージもセットだと確かにこれもいいかも！こっちをもう少しこう変えてみようなどのアイディアの幅を広げるのに使えると思います。

バナー内の文字や装飾の修正

画像内のちょっとした文字の装飾や、加工をすることもできます。

Canvaなどでやるのも少し手間がかかるような加工も、言語で指示するだけでできるので手間もかからずにできます。

プロンプト

ただし100%精度で成功するわけではないので、何回かやり直さないといけないこともあります。

その際におすすめなのが、英語での指示です。

日本語でうまくいかない場合は、プロンプトを英語での指示に変えるとうまくいくことが多いです。

一貫性を保持した動画生成

画像に一貫性を持たせることができることで、動画での活用の幅も広がります。

同一被写体で複数のシーンの画像を生成して、その画像ごとに動画で動きを作らせ、それをつなげることによって、一貫した被写体のショート動画などの制作が可能になります。

今までもマーケティング領域で動画生成は使われていましたが、一貫性の保持ができないことで利用用途が限定的だった部分があります。

Nano-bananaの登場によって、大幅にユースケースが広がりそうな気がしています。

私もかなり簡易的にNano-bananaとVeo3（Googleの動画生成AI）を使って、シーンを切り替えた商品のイメージ動画を作成してみました。

画像生成は数十秒、動画は2~3分で生成できました。

実際にプロモーションで使う動画にするには、企画から編集までしっかりと作る必要がありますが、これが素人でも数分で作れてしまうという点では衝撃度があるのではないでしょうか。

Nano-bananaのプロンプトガイド

最後にNano-bananaのプロンプトのコツについて紹介します。

Google公式が、Nano-bananaのプロンプトガイドが公開しています。

どう指示すると精度が高く生成できるのかシーン別に掲載されているので、詳しく知りたい方にはおすすめです。

ベストプラクティス

公式ガイドのベストプラクティスには以下が重要な点として記載されています。

• 非常に具体的な内容にする: 詳細な内容にするほど、より細かく制御できます。「ファンタジー アーマー」ではなく、「銀の葉の模様がエッチングされた、装飾的なエルフのプレート アーマー。高い襟とハヤブサの翼の形をした肩当てが付いている」のように説明します。

• 背景と意図を説明する: 画像の目的を説明します。モデルのコンテキストの理解が最終出力に影響します。たとえば、「高級でミニマリストなスキンケア ブランドのロゴを作成して」と入力すると、「ロゴを作成して」と入力するよりも良い結果が得られます。

• イテレーションと改良: 最初の試行で完璧な画像が生成されるとは限りません。モデルの会話的な性質を利用して、小さな変更を行います。「素晴らしいですが、照明をもう少し暖かくしてもらえますか？」や「すべてそのままにして、キャラクターの表情をもう少し真剣なものに変えてください」などのプロンプトでフォローアップします。

• ステップバイステップの手順を使用する: 多くの要素を含む複雑なシーンでは、プロンプトをステップに分割します。「まず、夜明けの静かで霧がかった森の背景を作成します。次に、前景に苔むした古代の石の祭壇を追加します。最後に、祭壇の上に光る剣を 1 本置きます。」

• 「セマンティック ネガティブ プロンプト」を使用する: 「車がない」と言う代わりに、「交通の兆候がない空っぽの寂れた通り」のように、望ましいシーンを肯定的に説明します。

• カメラを制御する: 写真や映画の用語を使用して、構図を制御します。wide-angle shot、macro shot、low-angle perspective などの用語。

（追記）日本語の文字が崩れちゃう時の対策

（追記）プロンプトがうまく作れないときの対策

生成AI×マーケティングの幅広さ

最近、私がかなりハマっているNano-bananaについてまとめてみました。

Nano-bananaの件を通して、生成AIとマーケティング領域はできることいっぱいあって、モデルが進化するとさらに加速すると実感しました。

生成AI×マーケティングで何か一緒にやりたいなという方いましたら、XのDMか下記お問い合わせフォームからご連絡下さい！

そこまでではないよという方も、Xで「生成AI×マーケティング」コミュニティをやっているので気軽にご参加下さい。

あまりnoteを書く習慣がなかったんですが、定期的に書いていこうかと思っているのでよければフォローお願いします！