Googleは10月6日（火）、入力した文章から画像を生成したり、既存の写真を編集したりできるAIの最新版「Nano Banana 2.1」をリリースした。このモデルは、Geminiアプリ、Google検索のAIモード、Google広告、そしてGoogle AI Studio、Flow、Stitchなどの開発者ツールへ展開されており、単一の画像モデルがコンシューマー向けチャット、検索、広告の各サービスを同時に支える形となっている。

Meet Nano Banana 2.1, our latest image generation and editing model 🍌 This upgraded version outperforms our previous models across the board, with notable leaps in visual design, mask-based editing, and subject consistency to help you create more natural-looking images. pic.twitter.com/d858DrzrF3

— Google (@Google) October 6, 2026

Googleのモデルカードによると、今回のアップデートは3つの領域に焦点を当てている。まず、より自然な見た目の画像生成を支援するために視覚デザインが改良された。次に、マスクベース編集がより精緻になり、画像の一部の領域を指定してその部分だけを変更できる。そして、被写体の一貫性が強化され、複数回の編集を経ても人物や物体が同じ見た目を保てるようになった。これら3つの改良は、画像が複数回の変更を経ても一貫性を維持する必要がある反復編集のワークフローを対象としている。

Google自身のテストでは、新モデルはNano Banana 2とNano Banana Proの両方を上回る結果となった。テキストから画像への総合的な選好度の評価で、Nano Banana 2.1は1,050 ELOポイントを記録し、Nano Banana 2の990、Nano Banana Proの935を上回った。ELOシステムでは高いスコアほど優れており、上限がないため、この評価は固定された技術基準に対する性能ではなく、出力間の選好を比較する尺度となっている。また、Googleはインフォグラフィックの事実精度スコアが0.521対0.179だったと報告している。

スペック上、このモデルは最大14枚の参照画像を同時に処理し、最大4人のキャラクターと10個のオブジェクトを追跡できる。出力は最大4K解像度（おおよそレビ並みの鮮明度）に対応し、最大8:1の横長フォーマットにも対応する。開発者は、描画前にモデルが「考える」時間を最小から最大まで設定できるほか、Google検索およびGoogle画像検索に基づくグラウンディングを有効にすることもできる。平たく言えば、描く前に調べることができる。

料金設定は今回のリリースの重要な要素だ。他社のアプリがこのモデルを利用できるようにするパイプラインであるGoogleの開発者APIでは、標準的な1K画像1枚の料金が0.0336ドルとなり、Googleの料金ドキュメントによると、Nano Banana 2の0.067ドルの約半額だ。4K画像は0.0756ドルで、0.151ドルから引き下げられた。大量の画像を一括処理するバッチジョブは、これらの料金からさらに50%の割引が適用される。標準の1K価格では、API経由で1,000枚の画像にかかる費用は約33.60ドルとなり、Nano Banana 2の67ドルから減少し、このプラットフォームでの大量画像生成は以前のおよそ半分のコストで実現できる。APIの課金は画像1枚ごとに行われるため、この単価は開発者が本番ワークロード全体に掛け算する数字であり、大規模に画像を生成するGoogle自身のアプリ以外のプロダクトにとって、この値下げが最も重要になる理由だ。

今回のリリースは、短期間でのアップグレードの流れを続けるものだ。初代Nano BananaはGeminiをヒットさせた。2025年9月、セルフィーをコレクティブルフィギュアに変換する機能が話題となり、Geminiは両大手アプリストアで1位に浮上し、約3年にわたって首位を守ってきたChatGPTを引きずり下ろした。同じ時期にAlphabetの時価総額は3兆ドルを突破した。この実績により、画像生成はGeminiの最も目立つコンシューマー向け機能の一つとなっている。

バージョン2は2月に登場し、Gemini 3.1 Flash Imageを基盤としていた。その主な特徴は、実在するものを描く前にGoogle検索で確認することで、実際の出来事や人物の画像がより正確になる可能性を高めたことだ。

Nano Banana 2.1の第三者によるベンチマークはリリース時点では入手できず、公表された比較はすべてGoogleの社内テストに基づくものだった。今後注目すべきはこの点だ。第三者による評価が公表されれば、選好度と事実精度の向上がGoogle自身の数字を超えて妥当かどうかを検証する外部のチェックとなる。