GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：先に試すべき画像モデルは？

名前の整理：Nano Banana ProはGemini 3 Pro Image

GPT Image 2は、OpenAI APIのモデルとしてgpt-image-2という名前で掲載されています。OpenAIの文書には、gpt-image-2-2026-04-21のようなスナップショットやエイリアスの情報も含まれています 。

Nano Banana Proについては、少し名前がややこしい点に注意が必要です。Googleによると、もともとNano Bananaというブランド名はGemini 2.5 Flash Imageで広まり、Gemini 3 Pro ImageにはNano Banana Proというブランド名が付けられました 。Googleの公式紹介でも、Nano Banana ProはGemini 3 Pro Imageであり、Gemini 3 Proを基盤にした画像生成・編集モデルと説明されています 。

比較表：どこを見るべきか

生成品質：公開リーダーボードではGPT Image 2が目立つ

テキストプロンプトから画像を生成する一般的な用途では、GPT Image 2に強いシグナルがあります。Artificial AnalysisのText to Image Leaderboardでは、GPT Image 2 highがElo 1331で1位に置かれています 。

Arena.aiでも、

gpt-image-2 (medium)

gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)

gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)

ただし、Arena.aiのGPT Image 2のスコアはPreliminary、つまり暫定扱いです 。リーダーボードは重要な参考材料ですが、たとえば日本語の広告バナー、ECの商品画像、アプリUIのモックアップ、ブランドガイドラインに沿ったビジュアルで同じ結果が出ることを保証するものではありません。

画像編集：1点差は「勝負あり」ではない

編集ワークフローでは、かなり接戦です。Artificial AnalysisのImage Editing Leaderboardでは、GPT Image 1.5 highがElo 1267で1位、GPT Image 2 highが1251、Nano Banana Proが1250とされています 。

この差で「GPT Image 2が編集でも明確に上」「Nano Banana Proの方が必ずよい」と言うのは早計です。既存画像の一部修正、リタッチ、人物や商品の一貫性、ブランド素材の維持などは、モデル全体の順位よりも実際の失敗パターンが重要になります。同じ画像、同じ指示、同じ出力条件で比べるべき領域です。

画像内テキストとインフォグラフィックは分けて考える

ここでいう「Text to Image Leaderboard」は、テキストプロンプトから画像を作る能力の評価です。画像の中に入る文字をどれだけ正確に描けるか、長い文章や小さなラベルでどれだけ誤字が出るかを単独で測るベンチマークとは別物です 。

この点で、Nano Banana Proの公式な打ち出しはかなり明確です。GoogleはNano Banana ProがGemini 3の推論と実世界知識を使い、天気、Elaichi Chaiの作り方、観葉植物の世話といったテーマのインフォグラフィックを作れると説明しています 。開発者向けの発表でも、Nano Banana Proはより高いテキストレンダリング精度、強い世界知識、Google Search groundingによるデータ取得を利用できると説明されています 。

つまり、一般的な画像生成の公開スコアだけを見るならGPT Image 2が優勢です。一方で、説明図、教材、検索情報を踏まえたインフォグラフィックではNano Banana Proを別枠で検証する価値があります。

価格：GPT Image 2は見積もりを立てやすい

OpenAIの画像生成ガイドは、GPT Image 2の品質・解像度別の価格例を公開しています。たとえば1024×1024出力はlowが0.006ドル、mediumが0.053ドル、highが0.211ドルです。1024×1536および1536×1024出力は、lowが0.005ドル、mediumが0.041ドル、highが0.165ドルと表示されています 。

これは、すべての利用ケースで最終請求額が必ずこの通りになるという意味ではありません。それでも、大量生成、クリエイティブのA/Bテスト、APIベースの画像生成自動化のように、1枚あたりの目安が必要な場面では検討しやすい材料です。

一方、提供されたGoogle公式資料の範囲では、Nano Banana Proについて、OpenAIの表と同じように品質・解像度別で直接比較できる単価表は確認しにくい状況です。Googleの開発者向け発表は、Gemini API、Google AI Studio、企業向けVertex AIでのpaid preview、Google Search groundingなどの機能面を中心に説明しています 。

解像度：4K対応の話はモデル名を確認する

GPT Image 2については、OpenAIの価格表に1024×1024、1024×1536、1536×1024の例と、追加サイズに対応する旨が示されています 。

一方、Nano Banana系は名前が似ているため混同しやすいモデルです。TechCrunchが報じた512px〜4K解像度対応は、Nano Banana ProではなくNano Banana 2についての説明です 。この根拠だけで、Nano Banana Proの最大出力解像度を断定するのは避けるべきです。

用途別：先に試すならどちらか

GPT Image 2を先に試したいケース

• 公開リーダーボードでの生成品質を重視する場合
• 広告ビジュアル、商品カット、ポスター、SNS向けクリエイティブなど、一般的な画像生成の成功率をまず見たい場合
• 大量生成、A/Bテスト、API自動化など、品質段階と解像度ごとの費用感を早めに把握したい場合
• OpenAI APIのモデルスナップショットやバージョン固定の仕組みを使いたい場合

Nano Banana Proを先に試したいケース

• インフォグラフィック、教育用図解、説明型ビジュアルのように、情報の整理と見せ方が重要な場合
• Google Search groundingやGemini 3ベースの推論を画像生成に組み込みたい場合
• Gemini API、Google AI Studio、Vertex AIをすでに使っているチームで、マルチモーダル機能を追加したい場合
• 画像生成だけでなく、編集やリタッチも同じワークフローで検討したい場合

必ず直接比較したいケース

• 日本語、韓国語、中国語など、英語以外の文字を画像内に入れる制作
• 漢字・かな混じりの長い見出し、表、注釈、小さなラベルが多い画像
• 同じ人物、キャラクター、商品、ブランド素材を複数枚にわたって保ちたい制作
• API環境での平均レイテンシー、失敗率、リトライ率、ポリシー拒否率が重要なサービス
• 同じ解像度・同じ品質条件での最終的な請求額が重要な本番ワークロード

最終判断

一般的なテキストからの画像生成とコストの読みやすさを優先するなら、GPT Image 2から試すのが合理的です。Artificial AnalysisとArena.aiのリーダーボードで強い結果を示しており、OpenAIは品質・解像度別の価格例も公開しています 。

知識ベースのインフォグラフィック、説明型の図解、Gemini連携、Google Search groundingを重視するなら、Nano Banana Proを優先検討する理由があります。GoogleはNano Banana ProをGemini 3 Proベースの画像生成・編集モデルとして紹介し、推論と実世界知識を使った情報可視化を主要な強みとして打ち出しています 。

要するに、生成リーダーボードと価格の見通しはGPT Image 2、情報可視化とGemini統合はNano Banana Pro、編集は現時点の公開スコアではほぼ互角です。最終的には、自社のプロンプト、画像素材、言語、予算条件で小さく試してから採用を決めるのが最も堅実です。