Googleは今週のアップデートとして、軽量モデル「NanoBanana」を一般提供（GA）し、開発者はGemini API経由でGoogle AI Studioおよび企業向けのGoogle Cloud Vertex AIから利用可能になったと発表しました。あわせて、生成コンテンツの表現幅を広げる「10種類の新アスペクト比」もリリース。プロダクション運用のしやすさとクリエイティブの自由度を両輪で強化する内容です（詳細仕様の一部は今後の更新が見込まれます）。
概要と発表内容
NanoBananaが一般提供（GA）に
軽量モデル「NanoBanana」が正式版として提供開始。試験段階からプロダクション環境での利用へ移行しやすくなり、安定性やサポート体制の面で導入のハードルが下がりました。用途に応じたモデル選択肢が広がることで、低レイテンシや省リソースが求められる現場にも対応が期待されます。
Gemini APIでGoogle AI StudioとVertex AIから提供
開発者はGoogle AI Studioを使って素早くプロトタイピングでき、企業はVertex AI上でガバナンスやセキュリティを担保しながら本番運用に展開できます。単一のGemini APIでアクセスできるため、実験から本番までの移行が滑らかです。
10種類の新アスペクト比を追加
生成系ワークフローにおけるレイアウト選択肢が拡充。横長・縦長・正方形など多様な比率に対応することで、SNS投稿、広告クリエイティブ、デバイス最適化など、出力先に合わせた制作が行いやすくなります。
開発者・企業にとっての意味
プロダクション投入のハードルが下がる
GA化によりSLAや安定版APIが前提となり、リリース計画や運用設計を立てやすくなります。PoCから本番への移行を見据えた評価が実施しやすく、開発サイクルの短縮が期待できます。
Vertex AIでのセキュアな展開
企業向けにはVertex AIを活用することで、アクセス制御、監査、データリージョン選択などの要件に対応しやすくなります。既存のMLOps基盤と組み合わせることで、運用の一貫性とガバナンスを確保できます。
想定ユースケースの広がり
NanoBananaの特性を活かせば、軽量・低遅延が求められる場面や、生成物のレイアウト最適化が重要なシーンで効果が見込めます。
- ヘルプデスクや社内ポータル向けの応答システム
- 要約・分類などの軽量テキスト処理パイプライン
- 広告・SNS・ECの商品掲載向けに、出力比率を最適化した生成
- プロトタイピングから本番への段階的スケール
導入時のチェックポイント
既存のGemini API利用プロジェクトに組み込む際は、互換性と品質評価を段階的に行うのが安全です。コストやレイテンシ、品質メトリクスを可視化し、段階的リリースで運用リスクを抑えましょう。
新アスペクト比追加の活用アイデア
マルチプラットフォーム配信を最適化
媒体ごとに推奨比率が異なる現場で、テンプレート化と自動生成を組み合わせることで、制作から配信までの時間短縮とCTR向上を狙えます。
制作フローの効率化とブランド一貫性
比率に応じたレイアウトガイドを設け、ガイドラインをプロンプトに組み込むことで、デザイナーとモデルの協業をスムーズに。ブランド要件の逸脱を減らし、修正コストを抑制します。
KPI設計とA/Bテスト
比率別の成果差を測るために、評価軸を明確化し継続的にテストすることが重要です。
- 視認性（ファーストビュー、スクロール停滞時間）
- エンゲージメント（クリック、保存、共有）
- コンバージョン（CVR、CPA）
- 制作時間・コスト（自動生成率、修正回数）
総括と今後の展望
今後の展望
今回の発表は実運用に焦点を当てた拡張であり、モデル仕様やアスペクト比の詳細ガイド、ベストプラクティスの公開が今後進むとみられます。開発チームは早期に小規模な実験環境を用意し、品質・コスト・運用性の観点で評価を始めると移行がスムーズです。
まとめ
NanoBananaのGAおよびGemini API経由での提供拡大、10種類の新アスペクト比の追加は、開発スピードと表現力の双方を底上げするアップデートです。実験から本番、単一比率からマルチ比率最適化へ——プロダクトの成長段階に合わせて柔軟に戦略を描ける基盤が整いつつあります。
