GPT Image 2とNano Banana Pro、どちらを選ぶ？第三者テストから見る実務向けガイド

早見表：どちらを先に試すべきか

GPT Image 2が向く場面：読める文字、整った版面、精密な編集

文字が入る画像では、まずGPT Image 2を検証したい

ブランド名、価格、日付、住所、メニュー、スライドタイトル、表、複数言語のコピーなどが画像内に入る場合、GPT Image 2は有力な最初の候補です。GlobalGPTとiWeaverの比較では、GPT Image 2の文字精度、UIレイアウト、グリッド、空間ロジックが強みとして挙げられています。 Vidguruの10テスト比較でも、英語の文字レンダリングや日本語を含む多言語ポスターがテスト対象に含まれています。

ただし、第三者記事に出てくる「約99％」「99.2％」といった文字精度の数字は、あくまでその記事の条件下での説明として扱うべきです。 実案件で商標、価格、法務注記、キャンペーン日付、日本語コピーを使うなら、最終的な目視校正は必須です。

UI、表、情報設計では「きれいさ」より「配置の正確さ」が効く

GPT Image 2の価値は、単に見栄えのよい画像を作ることだけではありません。第三者比較では、spatial logic、grid、UI layout、情報階層、複雑な指示への追従が強みとして語られています。

これは、ダッシュボード、アプリ画面、サービス紹介スライド、フローチャート、料金表、比較表、インフォグラフィックのような制作物で特に重要です。日本語の資料制作でも、画像の雰囲気より「項目が抜けていないか」「ラベルが正しい位置にあるか」「表が破綻していないか」が成果物の品質を左右します。

参考画像ベースの編集にも向いている

商品写真、人物の参考画像、キャラクター設定、ブランド素材を入力し、特徴を保ったまま背景、姿勢、素材、構図を変えるワークフローでは、GPT Image 2を優先的に検証する価値があります。Vidguruの比較はreference-based editingやECデザインを含み、精密タスクでGPT Image 2の優位を示す第三者記事もあります。

デザインや広告制作では、1枚の画像が美しいこと以上に、同じ人物・商品・世界観を何度も安定して扱えるかが重要です。ここは導入前に必ず自社の素材で試したいポイントです。

Nano Banana Proが向く場面：UGC、商品画像、商業素材の量産

UGC風・EC・SNS向け素材はNano Banana Proを先に試す価値がある

Nano Banana Proは、今回の資料では商業素材やproduction workflow寄りのモデルとして語られることが多い印象です。Alici AIのレビューではNano Banana ProがUGC向けの強みとして位置づけられており、AI Video Bootcampの10プロンプト比較でも、商業利用やスタイル化された出力が扱われています。

ここでいうUGCは、ユーザー投稿風コンテンツのことです。たとえば、スマートフォンで撮ったような商品使用シーン、SNS広告のビジュアル、ECの商品紹介、短尺動画のサムネイル、生活感のある人物入り素材などです。こうした用途では、厳密な表組みや長文テキストよりも、自然な写真感、バリエーション数、量産しやすさが価値になります。

高解像度とスピードは魅力。ただし、モデル名の違いに注意

一部の第三者資料では、Nano Banana 2が4K production speedに強いと説明されています。 またAPIYIは、Nano Banana Proの料金体系をresolution-tiered + token-based billing、つまり解像度階層とトークンに基づく課金として説明しています。

このため、Nano Banana系は高解像度の商業素材や多数のバリエーションを作る場面で優先的に試す価値があります。ただし、資料内ではNano Banana 2、Nano Banana 2 Pro、Nano Banana Proという名称が混在しています。 ある記事の速度や品質の結論を、別プラットフォームの別名モデルにそのまま適用しないほうが安全です。

APIとコスト：見るべきは「1回の生成価格」ではなく「納品できる1枚のコスト」

APIYIの比較では、GPT-Image-2はquality-tiered pricing、Nano Banana Proはresolution-tiered + token-based billingと説明されています。 つまり、両者のコストは単純な「1枚いくら」では比較しにくい可能性があります。

実務では、次のような項目を含めて「納品できる1枚あたりの総コスト」を見るべきです。

• 使える画像が出るまでに何回生成する必要があるか
• 高解像度出力が必要か
• プロンプトの長さ、参考画像、トークンがどう課金されるか
• 生成待ち時間がバッチ処理や運用に影響するか
• 人手による修正、文字校正、レタッチがどれだけ発生するか
• API権限、ストレージ、社内ツール連携に追加費用がかかるか

単発の呼び出しが安くても、失敗率が高く、修正や再生成が多ければ、最終的な制作費は高くなります。逆に、単価が高く見えるモデルでも、少ない試行で納品品質に到達するなら、総コストは下がる可能性があります。

自社で比較するなら、こうテストする

導入判断では、SNSで見かけた作例やランキングだけに頼らないほうが安全です。最低でも、同じプロンプト、同じ参考素材、同じ評価基準で、GPT Image 2とNano Banana Proを並べて試しましょう。

おすすめのテスト項目は次の8つです。

1. 文字レンダリング：メニュー、イベントポスター、価格表、多言語コピー。
2. UIと情報図解：ダッシュボード、フローチャート、グリッドレイアウト、表、スライド。
3. 商品画像：白背景の商品写真、生活シーン、分解図、素材変更。
4. 人物・キャラクターの一貫性：同じ人物を、場面、ポーズ、服装を変えて生成。
5. 参考画像編集：人物、商品、ブランド要素を保ったまま部分修正。
6. 写実性とUGC感：スマホ写真風、SNS広告、日常的な商品使用シーン。
7. 高解像度と速度：生成時間、失敗率、再試行回数、出力解像度を記録。
8. 納品コスト：単発価格ではなく、使える完成画像1枚あたりの費用を計算。

評価は、できれば盲評にします。「どちらが好きか」だけでなく、文字の誤字数、要素の欠落、レイアウトの崩れ、人物の同一性、商品の変形、手作業修正の必要性など、数えられるエラーに分解すると、実務に近い判断ができます。

実務的な結論

文字が読めること、情報構造が崩れないこと、UIやレイアウトの精度、参考画像を使った編集を重視するなら、まずGPT Image 2を試すのが合理的です。これは複数の第三者比較で比較的一貫して見られる傾向です。

一方、UGC風コンテンツ、EC商品画像、SNS広告、高解像度のバリエーション、短時間での量産を重視するなら、Nano Banana Proを先に検証する価値があります。商業素材やAPI運用寄りの資料では、この方向性が強く示されています。

最終的には、片方だけを「最強」と決めるより、役割分担で考えるのが現実的です。文字、構造、精密編集はGPT Image 2。写真感、商業素材、量産バリエーションはNano Banana Pro。プロの制作やマーケティング運用に入れるなら、どちらも自社のプロンプト集、盲評、人工QAを通してから、本番ワークフローに組み込むのが安全です。