【ITニュース解説】Googleの画像生成AI「Nano-banana」をめちゃくちゃ活用できるプロンプトとサンプル画像実例まとめ

Googleが2025年8月に「Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)」という画像生成AIを公開した。このAIは、特に既存の画像が持つ特徴をそのまま維持しながら、その画像を編集することに非常に長けている。例えば、ある写真の被写体のポーズや構図は変えずに、背景だけを別の場所にしたり、服装を変えたりといった精密な編集作業をAIが行うことができる。この機能は、デザイン作業やコンテンツ制作において、非常に大きな効率化をもたらす可能性がある。さらに、無料ユーザーであっても1日に最大100枚まで画像を生成できるという点も、多くのユーザーにとって魅力的な特徴である。

画像生成AIを最大限に活用するためには、「プロンプト」と呼ばれるAIへの指示文が非常に重要になる。プロンプトは、AIがどのような画像を生成すべきか、どのような要素を含めるべきかを具体的に指示するテキスト情報だ。単に「猫の画像」と指示するだけでは漠然とした結果になる可能性があるが、「ふわふわの毛並みを持つ三毛猫が日当たりの良い窓辺でくつろいでいる様子を、柔らかな光の中で描いてほしい」といった詳細なプロンプトを与えることで、ユーザーが意図するイメージに限りなく近い画像をAIが生成できるようになる。Nano-bananaのように、入力された画像の特徴を維持しつつ編集する能力が高いAIでは、元の画像をどのように変化させたいのか、どのような新しい要素を追加したいのかをプロンプトで正確に伝えることが、望ましい結果を得るための鍵となる。

しかし、効果的なプロンプトを作成するにはある程度の経験やコツが必要であり、特にAIの利用が初めての人にとっては、どのような言葉を選べば良いのか、どの程度の具体性が必要なのかを判断するのは難しい場合がある。そのような課題を解決するため、有志によってNano-bananaで使えるプロンプトとその実例をまとめたGitHubのページが公開された。GitHubは、ソフトウェア開発におけるソースコードの管理や共有によく使われるプラットフォームだが、このようにAIのプロンプト集のような情報を共有するためにも活用されている。このページには、特定の効果を得るためのプロンプトの書き方や、実際にそのプロンプトで生成された画像がサンプルとして掲載されているため、ユーザーはそれを参考にしながら、自分の目的に合ったプロンプトを試したり、修正したりすることができる。

このようなプロンプト集の存在は、AI技術を学び始める初心者にとって非常に価値がある。どのような指示がAIにどう影響するかを実例を通じて学ぶことができ、試行錯誤のプロセスを大幅に短縮できるからだ。また、プロンプトの具体的な記述方法を知ることで、画像生成AIの仕組みや、AIがどのように人間の指示を解釈しているかについての理解も深まる。システムエンジニアを目指す上では、AIのような新しい技術をただ使うだけでなく、その特性を理解し、いかに効率的かつ効果的に活用できるかを考える力が求められる。Nano-bananaとそのプロンプト集は、そうした実践的なスキルを磨くための優れた教材となり得る。

画像生成AIのようなツールは、将来的に多くの産業で利用されることが予想される。システム開発の現場においても、デザインのプロトタイプ作成、プレゼンテーション資料の作成、あるいはユーザーインターフェースのイメージ検討など、多岐にわたる場面で活用される可能性がある。そのため、こうしたAIツールの基本操作や効果的な活用方法を今のうちに習得しておくことは、将来のキャリアにおいて大きな強みとなるだろう。Nano-bananaが持つ、既存画像の特徴を維持しながら編集する能力は、特に既存システムやデザインの改修・改善といった文脈で力を発揮する可能性を秘めており、その活用ノウハウは今後ますます重要性を増していくと考えられる。