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Googleが開発したGemini 2.5 Flash Imageは、Nano Banana登場後、飛躍的に進化しました。AI画像生成で最大の課題とされてきた「同一人物の一貫性維持」を解決したことで、実物写真をフィギュア化できる生成AIとしてSNSで紹介されています。
その一方、日本語文字表示やアスペクト比制御など、いくつかの弱点も存在します。
本記事では、Geminiの得意分野と苦手分野を詳細に解説し、実際の活用場面での具体的な対処法までご紹介します。
【得意なこと】
1. 人物の一貫性を維持した画像編集
人物の顔立ちや体型といった特徴的な要素を保持したまま、服装や背景、ポーズを自由に変更できる点が最大の強みです。
例えば、ビジネススーツを着た人物をカジュアルな服装に変更したり、室内から屋外の風景へと背景を変えたりしても、その人の顔の輪郭や表情の特徴は一貫して保たれます。
2. 高度な画像合成・融合
複数の画像要素を組み合わせて、光源の方向や陰影の付き方、遠近感、色温度まで細かく調整した自然な合成画像を生成します。
具体的には、室内で撮影された人物を屋外の風景に配置する場合、屋外の自然光に合わせて人物の影や明るさが自動的に調整されます。
また、複数の商品画像を一つのシーンに配置する際も、それぞれの質感や反射具合が周囲の環境に適応します。
3. キャラクター一貫性を保った連続ストーリー生成
同一のキャラクターを使用して、時系列に沿ったストーリー展開の画像群を制作できる機能が備わっています。
例として、企業のマスコットキャラクターが製品の使用方法を段階的に説明するチュートリアル画像や、サービスの利用フローを視覚的に示すインフォグラフィック画像の制作に応用できます。
4. テイスト・スタイル変換
実写画像からアニメ風やイラスト風への変換、さらには年代別のファッションスタイルへの変更まで対応できる柔軟性を持っています。
実際の使用例では、現代的な服装の人物を1980年代のファッションに変更したり、写実的な人物画像をアニメキャラクター風に変換したりすることができます。
また、平面的な画像を3Dモデル風の立体感のある表現に変更することも可能です。
5. 物体の除去・背景変更
空間認識技術に基づく物体配置により、除去後の背景補完や新しい背景への自然な統合が可能です。
単純に物体を消すだけでなく、その後の空間的な整合性まで考慮した処理を行うためです。
例えば、集合写真から特定の人物だけを除去する場合、その人がいた部分の背景を自然に復元します。
また、室内で撮影された商品画像の背景を屋外の風景に変更する際も、光の当たり方や影の付き方を新しい環境に合わせて調整します。
【苦手なこと】
1. 日本語文字の生成・表示
現在のところ、ひらがな、カタカナ、漢字といった日本語文字の形状を正確に表示することに課題があります。
指定したテキスト内容とは異なる文字が表示されたり、文字の形状が崩れたりする現象が発生する場合があります。
これは、日本語の複雑な文字体系や、文字同士の組み合わせによる形状変化の学習に改善の余地があることが原因です。
具体例として、「営業時間」というテキストを画像内に表示しようとした場合、文字の一部が欠けたり、実在する文字と異なる文字になったりすることがあります。
また、カタカナや漢字の複雑な画数の文字ほど、正確な再現が困難になる傾向があります。
2. アスペクト比やサイズ設定
画像編集時は入力画像のアスペクト比（縦横比）が基本的に保持されますが、新規生成時のアスペクト比制御には改善の余地があります。
YouTubeのサムネイル画像やブログのカバー画像など、特定の縦横比が必須となる用途では、生成される画像のアスペクト比が期待通りにならない場合があります。
例えば、下記のように特定のアスペクト比の画像生成を依頼しても、希望と異なる比率の画像が出力される場合があります。
3. 透過画像の出力
現在、真の透過PNG画像の出力には対応していません。
背景除去を指示しても、白色や単色で塗りつぶされた状態で出力されるため、他の画像と合成する際に背景部分の処理が必要になります。
具体的には、ロゴ画像やアイコン画像を作成する際に、背景部分を完全に透明にして他のデザインと組み合わせるために透過素材の出力をしても、実際には背景が含まれた状態の画像が生成されます。
4. 複雑な建築物・構造物の精密再現
建築物の詳細な構造や、複雑な設計要素を含む構造物の精密な再現には限界があります。
「設計図通りの住宅を配置してください」のような、高度な精密性を要求する指示では期待通りの結果を得ることが困難な場合があります。
建築物特有の構造的な制約や、物理的な法則に基づく形状の理解において、さらなる改善が期待される分野です。
例えば、特定の建築様式の建築物や、複雑な曲線を持つ建造物の再現を依頼した場合、全体的な雰囲気は再現できても、細部の構造的な正確性に課題が残る場合があります。
解決策
1. 日本語文字の生成・表示
対処法
後処理で文字追加や、英語での指示に変更することで問題を回避できます。
または画像生成後に、PhotoshopやCanvaなどのテキスト生成に特化した他のAIツールでの編集や、デザインツールを使用した手作業による編集など、他ツールとの組み合わせ使用も効果的です。
2. アスペクト比（縦横比）の制御
対処法
生成後のトリミング作業で対応するか、より具体的なサイズ指定を行うことで精度を向上できます。
画像編集時は入力画像の比率が基本的に保持されるため、適切なサイズの参考画像を使用することも有効です。
3. 透過画像の出力
対処法
「白背景」や「単色背景」で生成した後、remove.bgなどの専門ツールで背景除去を行う方法が効果的です。
プロンプトで「完全な白背景」「無地の黒背景」と指定して後処理がしやすい画像を生成し、手作業で他ツールで素材を抽出する補法もあります。
4. 複雑な建築物・構造物の精密再現
対処法
参照画像を添付することで精度を向上できます。
自分で撮影した写真やフリー素材を入力として使用し、曖昧な部分は「精密なガラス張りの近未来ビル風」など特徴的な要素に絞って指定することが効果的です。
総評
Gemini 2.5 Flash Imageは、特に人物の一貫性維持と画像合成において革新的な性能を発揮する画像生成AIです。
キャラクターの統一性を保ったコンテンツ制作や、複数要素の自然な合成、現実世界の知識に基づいた画像生成において、従来のツールでは実現困難だった品質を提供しています。
一方で、日本語テキスト処理や精密な制御の面では改善の余地があり、特定の用途では制約となる場面も存在します。
アスペクト比の制御や透過画像の出力といった技術的な課題もあるため、プロジェクトの要件に応じて他のツールとの使い分けが重要です。
現時点では、Gemini 2.5 Flash Imageの得意分野を活かしつつ、苦手とする部分は「その他の専門特化したAIツールで代用する」「人間の手でフォローすることを前提に生成し、手直しする」という対応が実用的なアプローチと言えるでしょう。
