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Nano Banana 2.1がFeloで登場：マスク編集、14枚の参照画像、4K出力

· 約9分
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GoogleのNano Banana 2.1がFeloで利用可能になりました。マスクベースの編集、最大14枚の参照画像、正確なテキスト描画、1K〜4K出力。毎日無料クレジット、カード不要。

Googleは2026年10月6日にNano Banana 2.1をリリースし、旧モデルには3週間の猶予を与えました。もしあなたが画像生成を仕事にしているなら（商品写真、ポスター、インフォグラフィック、パッケージなど）、注目すべき点は単に画像が美しくなったことではありません。新モデルは画像の変更範囲がより限定されるようになったことです。

Nano Banana 2.1 on Felo — Google Elo scores: 1050 overall preference, 1106 multi-character consistency, 1049 mask editing

Nano Banana 2.1はFeloで本日から利用可能です。無料で始められ、APIキーやカードも不要。同じワークスペースでNano Banana 2、Nano Banana Pro、GPT-Image 2と並行して動作するため、既存モデルと比較しながら試すことができます。ベンチマーク表だけを信じる必要はありません。

Nano Banana 2.1とは何か​

これはGoogleの高効率画像生成・編集モデルで、Gemini 3.6 Flashを基盤に構築され、API IDはgemini-nano-banana-2.1です。Nano Banana 2のFlashティアの選択肢として置き換えられ、旧モデルはリリース当日に非推奨となり、APIは2026年10月29日に停止予定です。

スペック上ではNano Banana Proの下位ですが、Google自身の好みテストでは全カテゴリで上回っています：

ベンチマーク（Elo、1000＝基準）Nano Banana 2.1Nano Banana 2Nano Banana Pro
総合評価1050990935
インフォグラフィックデザイン1048961912
複数キャラクターの一貫性11069781011
マスク・インク編集1049965927
商品一貫性1024955965
複数参照編集1066988989

これらはGoogleによる2026年10月の並列人間評価の結果であり、第三者による独立評価ではありません。あくまで参考値として捉えてください。また、独立系Blind Arenaのランキングでは、2.1はマルチ画像編集で4位、テキストから画像生成で5位、単一画像編集で6位となっています。旧モデルは同カテゴリで7位、11位、14位でした。

実務に効く3つの進化​

Three changes in Nano Banana 2.1 — masked editing 1049, 14 reference images with 1106 multi-character consistency, text rendering 1048 infographic design, 1K/2K/4K output

マスク編集：選択範囲以外はそのまま​

これが目玉機能です。ジャケットや道路標識、フレーム端の通行人など、特定の領域だけを選択して変更できます。選択範囲外のピクセルはそのまま残ります。

「ジャケットをネイビーにして」と頼んだら、顔や照明、背景まで勝手に変わってしまった経験があるなら、この機能の重要性が分かるはずです。マスク・インク編集はNano Banana Proの927に対し、1049を記録しています。

実務的には、40枚の商品写真で衣服の色だけを変更しても、照明がバラバラになりません。

14枚の参照画像、4キャラクター、10オブジェクト​

1つのプロンプトで最大14枚の参照画像を指定可能。複数回の編集でも、最大4キャラクターと10オブジェクトが認識可能なまま維持され、似たものに変化してしまうことがありません。

これはムードボードと商品カタログの違いです。商品一貫性は1024を維持し、ボトルは複数ショットでも同じボトルとして認識されます。複数参照編集は、複数のソース画像を組み合わせたプロンプトで1066を記録しています。

テキストやインフォグラフィックが崩れない​

テキスト描画は、AI画像がクライアントワークに使えなかった最大の壁でした。見出しやラベル、看板が正しく綴られ、形も整った状態で出力されます。

インフォグラフィックの数値が示す通り、デザインで1048（Nano Banana Proは912）、事実正確性で0.521（Proは0.265）です。複数パネルの説明グラフィックもレイアウトとラベルを維持。ポスターやパッケージ、チラシもレイアウトにそのまま使える精度です。

2.1で新しくなったこと​

  • 3つの思考レベル。 ミニマル、ミディアム、ハイ。ミディアムがデフォルトで、ハイはレイアウトや読みやすいテキストに時間をかけ、ミニマルはシンプルな題材で最速返答。
  • Google検索によるグラウンディング。 モデルはWeb検索や画像検索を参照し、実在するランドマークや商品を正確に描写します。
  • 1K、2K、4K出力。 デフォルトは1K。最大8:1の極端なアスペクト比も対応し、パノラマ端の縫い目アーティファクトも修正済み。
  • 全画像にSynthID。 Googleは全出力画像に不可視のウォーターマークを埋め込みます。見た目や利用制限には影響しません。

Feloで画像を生成する方法​

1. プロンプトボックスを開く。 felo.ai/tools/nano-banana-2-1にアクセスし、ページ上部の入力欄を使います。モデルの動作を確認するのにサインアップは不要です。

2. 画像を説明する。 フレーム内の内容、照明、用途を記述します。例：淡いグレーの表面に置かれたマットクラフトのコーヒーバッグ、右側からの柔らかい光、商品カタログ用ショット。重み付きプロンプト構文は不要です—デザイナーに伝えるような文章でOK。

3. 生成して調整。 構図が惜しい場合は、再生成せずに追加プロンプトで修正を依頼しましょう。ここで一貫性の進化が発揮されます：追加プロンプトでも前回の被写体や照明を維持します。

4. ダウンロードまたは編集継続。 必要な解像度でエクスポート、またはキャンバスで結果を開き、トリミングやインペイント、アップスケールしてからダウンロードできます。

活躍する現場​

業務2.1で変わること
商品カタログ商品部分だけマスクして色違いを生成、セット撮影不要
ポスター・チラシ見出しや日付が読みやすく描画され、レイアウトにそのまま使える
インフォグラフィックレイアウトと事実を維持した複数パネルのグラフィック
パッケージ商品名が正しく綴られたカートンやラベル、バッグを印刷前にモックアップ
有料SNS広告1つのコンセプトと参照画像から、各掲載サイズに合わせたバリエーション生成
不動産・インテリア空室の演出や、完成写真の市場向けリスタイルも追加撮影不要

コストとクレジット​

GoogleのAPIは有料で、1K画像は$0.0336、2Kは$0.0504、4Kは$0.0756。バッチ処理は半額です。旧モデルの約半分の単価です。

Feloでは、毎日無料クレジット枠から生成でき、決済方法不要で始められます。有料プランは解像度上限が上がり、優先キューに移行。商用権利も生成時に付与され、別ライセンスや席数課金はありません。

苦手なこと​

Googleのモデルカードが弱点を明記しており、ワークフロー導入前に知っておくべきです：

  • 1Kでは小さな文字がぼやけやすい。細かい文字は2K以上で生成推奨。
  • 入力写真と出力画像でキャラクターの一貫性が完璧ではない場合がある。
  • 左右を間違えることがある。
  • 長文やページ単位のテキストは崩れやすい。
  • 検索グラウンディングは人物の実写写真には使えない。

結論​

Nano Banana 2.1は旧モデルより安価で、Googleの好みテストでは上位モデルより高評価。AI画像の実務導入を阻んでいた2つの課題—選択範囲外への編集漏れと、誤字の多いテキスト—を解決しています。

Nano Banana 2は2026年10月29日に停止。ワークフローでgemini-3.1-flash-imageを使っている場合は、モデルIDをgemini-nano-banana-2.1に変更するだけで移行完了です。

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マスク編集、14枚の参照画像、1K〜4K出力。毎日無料クレジット、商用ライセンス付与、カード不要でお試し可能。

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