Nano Banana ProとGPT Image 2を比較：画質・日本語・ChatGPT/API

Nano Banana ProとGPT Image 2に、すべての用途で通用する画質の勝者はありません。 OpenAIのAPI、細かな出力サイズ、mask編集、高忠実度の参照入力が制作基盤ならGPT Image 2から試します。GoogleのPro画像ルート、1K・2K・4K、Google検索を使ったgrounding、多数の参照画像が要件ならNano Banana Proから試します。日本語文字、4コマ、写真らしさ、局所編集の優劣は、同じ課題を各モデルで最低3回生成し、採用率と手戻りで決めます。

最初に比較対象を4つに分けてください。

30秒で決める「最初に試すルート」

この表は総合ランキングではありません。公式ドキュメントは対応範囲を示せますが、日本語の誤字率や写真の好みまで証明しないためです。

ChatGPTとgpt-image-2は同じ契約ではない

OpenAIは現在、消費者向けの画像体験をChatGPT Images 2.0と呼んでいます。ChatGPTの公式ヘルプでは、Web、iOS、Androidで画像の作成・編集ができ、Images with thinkingは契約プランによって利用条件が異なります。固定の日次枚数は保証されていません。契約プランの利用権をAPIクレジットに換算してはいけません。

一方、OpenAIのモデルページが示すAPI IDはgpt-image-2、現在のスナップショットはgpt-image-2-2026-04-21です。Images APIでは生成・編集にモデルを直接指定できます。Responses APIでは対応するメインモデルがホスト型画像生成ツールを呼ぶため、gpt-image-2を通常のResponsesメインモデルとして説明しないようにします。

ChatGPTの製品機能とAPIでは制御も一致しません。ChatGPTでは任意のアスペクト比や透明背景を会話で依頼できますが、GPT Image 2 APIを直接利用する場合には明示的なピクセル条件があり、現時点で透明背景をサポートしていません。したがって「Nano Banana Pro vs ChatGPT」を知りたい人と、2つのAPIを組み込む開発者は、別のテストを行う必要があります。

Nano Banana ProとNano Banana 2を取り違えない

Googleの公式モデルページはNano Banana Proを安定版のgemini-3-pro-imageとして掲載しています。Googleは複雑なグラフィックデザイン、商品モックアップ、事実に基づくデータ可視化、正確な文字、実世界情報のグラウンディングを想定用途に挙げています。ただし、これはGoogle自身の位置づけであり、GPT Image 2に対する独立ベンチマークではありません。

Nano Banana 2は別のFlash系モデルです。日本語の比較検索では、Nano Banana 2とGPT Image 2の作例がProの検索意図にも表示されます。そこから得られるのは「日本語、漫画、写真、レイアウトを試すべきだ」という判断材料までです。Nano Banana 2の出力をNano Banana Proの勝敗データにはできません。

同様に、note、動画、Reddit、ベンダー記事で語られる「文字に強い」「写真が自然」「一発で使える」は、テスト項目を決める判断材料として扱います。モデルID、エンドポイント、品質設定、参照画像、試行回数、失敗画像がそろわない限り、実運用での根拠にはなりません。

公式仕様で分かる範囲

OpenAIの出力ガイドでは、最大辺3840px、各辺16の倍数、アスペクト比3:1以下、総画素数655,360〜8,294,400という条件が示されています。3840×2160と2160×3840も例に含まれますが、2560×1440を超える総画素は実験的です。「4K相当を要求できる」と「すべての4K制作で安全」は同じ意味ではありません。

Googleの画像生成ガイドは、Nano Banana Proの1K・2K・4K、多言語テキストの描画、Web Searchグラウンディング、最大14の参照枠を案内しています。内訳は高忠実度の物体が最大6、人物が5、スタイルが3です。対応枠の数は、すべての人物や商品の同一性が必ず保たれるという保証ではありません。

OpenAI自身も、複雑なプロンプトは約2分かかる場合があり、精密な文字位置、繰り返し登場する人物やブランド、正確なレイアウト構成が失敗し得ると説明しています。両社の公式説明は、受入テストを省略する理由ではなく、どの失敗を測るか決める材料です。

新規ベンチマークではなく、再現できる4課題プロトコル

ここから示すのは、本記事で新たに実行済みと主張する横並びベンチマークではありません。 読者が自分の経路で再現できる受入方法です。品質そのものを比較する場合は、APIを直接利用してgpt-image-2とgemini-3-pro-imageを使います。ChatGPTやGeminiアプリで試す場合は製品としての利用環境を別実験として記録し、API結果と合算しません。

各課題を各モデル最低3回実行します。4課題 × 2モデル × 3回なので、最小でも24出力です。成功画像だけを選ばず、policy block、timeout、誤字、構図崩れ、不採用画像も保存します。

開始前に固定する項目は次のとおりです。

1. 実施日、region、endpoint、exact model ID
2. プロンプト、参照画像、対象アスペクト比、納品サイズ、形式
3. モデル間で対応させるquality条件と、対応できない差分
4. 画像を見る前に決める即時不合格条件
5. モデル名を隠した確認順序

課題1：日本語ポスターの文字と配置

次のように、漢字・ひらがな・数字・記号・位置を固定します。

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16:9の地域イベントポスター。
読める文字は次の3行だけにする。
1行目「夜の読書会」
2行目「7月25日 18:30開場」
3行目「会場 北区文化室B」
1行目は上部中央、2行目は中央、3行目は右下。
文字の追加、言い換え、英訳、ロゴ、透かしは禁止。
紺、生成り、朱色の落ち着いた配色にする。

1文字の誤り、行の追加・欠落、日時変更、位置の入れ替え、擬似文字があれば即時不合格です。小さな画面で読めるか、文字をDTPで打ち直す時間、背景素材として再利用できるかも記録します。

課題2：4コマの順序と人物同一性

オリジナルの短い手順を指定します。

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横読みの4コマ漫画。左から右へ、同じ女性店員が登場する。
第1コマ「箱を発見」、第2コマ「中身を確認」、
第3コマ「棚へ補充」、第4コマ「在庫更新」。
各コマ左上に正確に「発見」「確認」「補充」「更新」と表示する。
店員の髪型、眼鏡、紺色エプロンを全コマで維持する。
コマ数、順序、文字、人物を増減しない。

4コマでない、読む順番が崩れる、ラベルが違う、途中で別人になる、眼鏡やエプロンが消える場合は不採用です。文字の正確さと登場人物の一貫性を別々に数え、片方の成功でも全体を合格にしません。

課題3：商品写真の質感と物理関係

文字を評価から外し、写真らしさを測ります。

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木製テーブル上の架空の茶器セットを撮ったEC向け商品写真。
白磁の急須1点、湯のみ2点、麻の敷物1枚だけを置く。
急須は中央、湯のみは左右、敷物はすべての器の下にある。
左窓からの柔らかい自然光、現実的な磁器の反射、麻の繊維。
読める文字、ロゴ、追加の器、花、湯気は禁止。

商品数、左右関係、接地影、反射、素材感を採否基準にします。美しくても器が増えたり、敷物の上下関係が破綻したり、偽の文字が入れば落とします。納品サイズで拡大し、質感の修正とトリミングに要した分数を測ります。

課題4：参照画像を使う局所編集

両方の経路に同じ利用許諾済みの人物参照を渡し、変更を1つに限定します。

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被写体の羽織だけを濃紺から深緑へ変更する。
顔、肌、髪、表情、体格、手、姿勢、カメラ位置、トリミング、
背景の家具、照明方向、被写界深度は一切変更しない。
文字、装飾品、新しい物体を追加しない。

色が変わっても、顔、手、背景、照明、トリミングのどれかが変化したら意図しない変更です。元画像と同じ縮尺で比較し、意図しない変更箇所と修正分数を残します。maskはピクセル単位の厳密な境界を保証するものではなく、誘導として扱います。

日本語アセットの採用ゲート

各requestで次を保存します。

結果はモデルごと、課題ごとに0/3、1/3、2/3、3/3で報告します。1課題だけの結果から総合点を作りません。「好み」は補足欄に残し、採用の分母には即時不合格条件を使います。

1枚単価より「採用1枚までのコスト」

2026年7月20日に確認したOpenAIの公式計算例では、GPT Image 2の1024×1024画像出力はlowが約$0.006、mediumが約$0.053、highが約$0.211です。これは画像出力の見積もりで、テキスト入力や参照画像入力は別に加わります。APIの無料枠はサポートされません。

Gemini APIの公式料金表では、Gemini 3 Pro ImageのStandardに無料枠はなく、Standardの画像出力は1K/2Kが$0.134、4Kが$0.24です。Batch/Flexにはより低い画像出力の料金行がありますが、入力、テキスト・thinking出力、グラウンディング、再試行も考慮します。Googleの2KとOpenAIのmediumは同じ品質尺度ではありません。

比較式は2本に分けます。

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採用1枚あたりの生成費 = 全attemptのAPI請求額 ÷ 採用枚数

採用1枚あたりの手戻り = 校正・確認・修正の総分数 ÷ 採用枚数

人件費まで金額化する場合は、使用した時間単価を明記してから合算します。ドルと分を根拠なく1つのスコアに混ぜません。アプリ内テストはAPIの画像1枚あたりのコストと同じ表に入れず、契約プラン、待ち時間、実際の利用制限を別に記録します。

切り替えを決める停止条件

• 日本語の重大な誤字が2回続いたら、もう1回だけ確認して止めるか、文字をDTPレイヤーへ分離します。
• 同じ人物・商品の同一性の崩れが2回続いたら、プロンプトの言い換えを重ねず、別の経路または参照設計へ切り替えます。
• 局所編集でmask外を壊したら、修正可能範囲を測り、同じ意図しない変更が再発した時点で編集ツールを変更します。
• 3回とも不採用なら、その課題で実運用に投入可能とは書きません。
• 必須サイズ、透明背景、利用経路が契約にないなら、画質比較を続けずワークフローの不一致として終了します。
• 写真と正確な日本語layoutを1枚で両立できないなら、写真生成と文字組みを工程分割します。
• 修正予算を超えたら、見た目が好みでもその経路を不採用にします。

合意した採用率、修正時間、納品サイズ、契約条件を1つの経路が満たしたらテストを終了します。追加生成で偶然の最良の1枚を探しても、実運用の信頼性は証明できません。

最終的な選び方

GPT Image 2を先に試すのは、OpenAI APIが既存基盤で、柔軟なサイズ、品質設定、mask/inpainting、高忠実度の入力が重要な場合です。ただし、大きな出力には実験的な境界があり、文字・レイアウト・同一性は必ず確認します。

Nano Banana Proを先に試すのは、Google APIが必要で、仕様に記載された1K/2K/4K、多数の参照役割、検索結果に基づくビジュアル、複雑な日本語制作物が中心の場合です。Googleの位置づけは試行導入の理由になりますが、自社の制作要件での勝利を保証しません。

ChatGPT Images 2.0またはGeminiアプリを選ぶのは、API組み込みではなく、対話しながら1枚を仕上げることが目的の場合です。契約プラン、利用上限、thinking機能の提供状況、地域は変わるため、固定枚数を前提にせず利用時点の画面と公式ヘルプを確認します。

第三者ゲートウェイを使うのは、支払い、1つのアカウントでのモデル切り替え、小規模A/Bテストが重要な場合です。ただし提供者の別名、価格、4K、失敗時の請求は別契約です。現在の安定版Proへの対応、パラメータ、request ID、データの取り扱い、サポート責任者を証明できない経路では、画質の勝者を公表しません。上流モデルの識別情報と公式パラメータが最優先なら、公式APIを直接利用する経路へ切り替えます。

結論は単純です。公式仕様で最初の経路を決め、日本語4課題の採用ゲートで実運用の経路を決める。 同じ条件の結果がない段階では、「Nano Banana Proの方が高画質」「GPT Image 2の方が高画質」のどちらも証拠より大きな主張です。

次の判断には、GPT Image 2 API実装ガイド、GPT Image 2 API料金ガイド、Gemini画像モデル比較、Nano Banana Pro API keyガイドも参照してください。