【実出力比較】2026年AI画像生成モデル選定ガイド｜GPT-image-2 / Nano Banana 2 / Midjourney v8.1 / FLUX.2

「AIで画像を作りたいけど、結局どのモデルを使えばいいの？」
——マーケや広報の現場で、いま一番よく聞かれる質問かもしれません。

この記事では、2026年時点で押さえておきたい4つの画像生成モデル、GPT-image-2（OpenAI）／Nano Banana 2・Pro（Google）／Midjourney v8.1／FLUX.2（Black Forest Labs）を、実際に同じプロンプトで作り比べました。

テキストからの生成だけでなく、実務で一番差が出る「リファレンス画像を渡したときの再現力」と「画像の修正力」も比較しています。

読み終わる頃には、「この用途ならこのモデル」と自信を持って選べるようになるはずです。

Table of Contents

1. AI画像生成、「1つのツールで全部」の時代は終わりました
2. まずはざっくり、4モデルを一言で
3. 4モデルをざっくり比較（スペックと料金感）
4. 【実出力比較①】同じテキストプロンプトを4モデルに投げてみた
5. 【実出力比較②】リファレンス画像を渡して「これをもとに作って」と頼んでみた
6. 【実出力比較③】画像の修正力——「ここだけ変えて」は通じるのか
7. モデル別・実力と使いどころ
8. どこから使う？ プラットフォーム経由で始めるのがラクです
9. 用途別・使い分けチートシート
10. とりあえず始めるなら、この順番で
11. まとめ：2026年は「使い分け前提」で組むのが正解
12. よくある質問（Q&A）

AI画像生成、「1つのツールで全部」の時代は終わりました

少し前まで、AI画像生成といえば「とりあえずNano Bananaに頼む」か「Midjourney一択」という空気がありました。でも2026年のいま、現場の景色はだいぶ変わっています。

というのも、モデルごとの得意分野がはっきり分かれてきたからです。

• 日本語のテキストをきれいに入れたい → 得意なモデルとそうでないモデルの差が激しい
• 写真と見分けがつかない人物を作りたい → これも得意不得意がある
• 世界観のあるアート性の高いビジュアル → やっぱりあのモデルが強い

1つのモデルで全部をこなそうとすると、どこかで「思ってたのと違う…」が発生します。そこで主流になってきたのが、TapNowやSousaku AI、Magnific（旧Freepik）のような統合プラットフォームで、複数モデルを1契約で使い分けるスタイルです。

この記事も「どれか1つを選ぶ」ではなく、「用途ごとに使い分ける」前提で読んでいただくのがおすすめです。

まずはざっくり、4モデルを一言で

細かい話に入る前に、結論からいきます。

モデル	一言でいうと
GPT-image-2	文字入りバナーや資料に強い「実務の万能選手」
Nano Banana Pro / 2	日本語も写実も編集もこなすバランス型の優等生
Midjourney v8.1	世界観・アート性ならいまだに別格
FLUX.2	本物の写真に迫るフォトリアルの実力派

「全部よさそうじゃん」と思った方、正解です。

だからこそ使い分けなんです。

4モデルをざっくり比較（スペックと料金感）

総合比較表

項目	GPT-image-2	Nano Banana Pro / 2	Midjourney v8.1	FLUX.2
提供元	OpenAI	Google	Midjourney	Black Forest Labs
リリース	2026年4月	Pro：2025年11月／2：2026年2月	2026年4月（6月に既定化）	2025年11月
最大解像度	4K	4K	2K（HDが標準）	4MP（約2K）
日本語テキスト	◎ 最強クラス	◎ 実用レベル	△ ほぼ苦手	△ 英字なら実用
写実性	○	◎	◎（作品寄り）	◎（写真寄り）
キャラ・商品の一貫性	○	◎（最大14枚参照）	○（sref／moodboard）	◎（最大10枚参照）
編集・部分修正	○	◎	○	◎
得意な仕事	文字入りバナー・図解	ブランド素材・人物	世界観ビジュアル	商品写真・フォトリアル

4モデルの料金感

WaveSpeedAIというAI画像・AI動画生成プラットフォームの料金を元に作成した表は以下のようになります。

系列	モデル	条件	USD原価	日本円概算 （1 USD = ¥161.92）
GPT Image 2	GPT Image 2	2K medium	$0.120	約¥19.43
Nano Bananaシリーズ	Nano Banana 2 Fast	2K default	$0.045 / image	約¥7.29 / image〜
	Nano Banana 2	2K	$0.105 / image	約¥17.00 / image
	Nano Banana Pro	2K	$0.14 / image	約¥22.67 / image
Midjourney	Midjourney	4 images / request	$0.10 / request	約¥16.19 / request
	Midjourney	上記の1枚あたりの単価	$0.025 / image	約¥4.05 / image
Flux 2シリーズ	Flux 2 Dev	HD	$0.012 / image	約¥1.94 / image
	Flux 2 Pro	HD	$0.03 / image	約¥4.86 / image
	Flux 2 Flex	HD	$0.06 / image	約¥9.72 / image
	Flux 2 Max	HD	$0.07 / image	約¥11.33 / image

【実出力比較①】同じテキストプロンプトを4モデルに投げてみた

ここからが本題です。まったく同じ日本語プロンプトを4モデルに投げて、実際の出力を並べてみました。プロンプトはすべて掲載するので、お手元でもそのまま再現できます。

検証環境について：今回の比較は、各モデルを以下の環境で出力しています。

• GPT-image-2：SAI（当社の自社AI画像生成システム）からfal.aiのAPI経由で出力
• Nano Banana 2：SAI（当社の自社AI画像生成システム）からfal.aiのAPI経由で出力
• Midjourney v8.1：Midjourney公式（Web版）で出力
• FLUX.2：TapNow上で出力

環境が異なっても、モデル本体は同じものが動いているので、出力の傾向比較には影響ありません。

1. 日本語テキスト入りの広告バナー

検証プロンプト

ECサイト用の横長バナー広告（16:9）。「新春セール 最大50%OFF」というテキストを大きく目立つように配置。「1/1〜1/13まで」というサブテキストも入れる。赤と金を基調とした華やかな和風デザイン。梅の花と扇のモチーフを背景にあしらう。テキストは読みやすく、崩れのないきれいな日本語フォントで。

画像：4モデルの出力結果

GPT-image-2もNano Banana Proも実用レベルで、この2つは「そのまま使える」寄り。
Midjourney v8.1とFLUX.2は、日本語がどうしても「それっぽい別の文字」になりがちで、文字は後入れ前提と考えたほうがよさそうです。

2. 商品モックアップ（写真風）

検証プロンプト

高級スキンケア化粧品のボトルの商品写真。半透明のガラスボトルに淡いブルーの美容液、シルバーのキャップ。白い大理石の台の上に置かれ、背景には柔らかい朝の光とぼかしたユーカリの葉。水滴がボトル表面に付いている。ラグジュアリーなECサイトのメインビジュアルとして使える、プロのスタジオ撮影のようなクオリティで。

画像：4モデルの出力結果

実際に4枚並べてみると、面白い違いが出ました。

GPT-image-2は「LUXÉCLAT」というブランド名とラベル情報を自発的に作り込んできました。
テキストは非常にシャープで読みやすく、フォントも上品。
ただし、ガラスや液体の質感がやや作り込まれた”CGレンダリング”寄りで、実写というよりは3Dモックアップに近い見え方です。
カタログ・ECサイトの商品説明画像としては十分な品質ですが、写真としてのリアルさでは他モデルに一歩譲ります。

Nano Banana 2も「LUMIÈRE」というブランドを想像で生成し、成分説明まで書き込んできました。
窓からの自然光がもっとも自然で、全体的に「本当にその場で撮った写真」に近い空気感があります。
ラベルの文字も小さいながらきちんと読めるレベルで、実用性は高いです。金属キャップの質感がやや控えめなのが唯一気になる点です。

Midjourneyは、ブランドロゴやテキストを一切生成しませんでした。
プロンプトにテキストの指定はしていなかったとはいえ、他の3モデルが自発的にラベルを入れてきたのに対し、Midjourneyだけは無地のボトルのまま。
その代わり、背景のボケ感、光の柔らかさ、水滴の透明感は4モデル中もっとも「雑誌の広告っぽい」仕上がりで、ムード優先の一枚としては一番完成度が高い印象です。
ロゴなしの汎用ボトル素材や、あとからロゴを合成する前提の撮影素材としてはむしろ使いやすいかもしれません。

FLUX.2は、ガラスの透明感・水滴のリアリズム・大理石の質感と光の回り込みでは4モデル中もっとも写真に近い仕上がりでした。
丸い台座への影の落ち方まで自然です。
ただし肝心のラベルテキストが「BEEJAUX」のような不自然な文字列になり、2行目以降は判読不能な文字化けを起こしています。

商品のかたち・質感の再現では、FLUX.2とNano Banana 2の2強でした。
FLUX.2はガラスや水滴の光の反射がとにかくリアルで、「撮影したんですか？」と聞かれるレベル。
ただしテキスト生成は不得意なので、ラベルは後入れ前提で使うのが現実的です。

3. Webサイトのメインビジュアル（世界観重視）

検証プロンプト

テクノロジー企業のWebサイト用メインビジュアル。夜明けの都市を見下ろす高層ビルの屋上に立つ人物のシルエット。空はオレンジからディープブルーへのグラデーション。未来への希望と挑戦を感じさせる、映画のワンシーンのようなドラマチックな構図。シネマティックな光の演出。16:9の横長。

画像：4モデルの出力結果

ここでも、モデルごとの「性格」がはっきり出ました。

GPT-image-2は、指示された要素を過不足なく再現した、実直な一枚でした。
夕焼け、シルエット、都市の光——プロンプト通りの要素がきちんと揃っていて破綻もありません。
ただし裏を返すと「よくあるストックフォト」的な仕上がりで、突き抜けた驚きは少なめ。
安定運用向きの優等生タイプです。

Nano Banana 2は、またしても頼んでいないブランドロゴを自発的に作り込んできました。
今回はガラスの手すりに「AXON TECHNOLOGIES」という架空の企業ロゴが光る形で登場し、スーツ姿の男性がテック企業のオフィスビルから夜景を眺めている、という「企業サイトのヒーロー画像」感がぐっと増しています。
4-2の商品モックアップでも独自にブランド名を生成していたので、Nano Banana系は「それっぽい説得力を足しにいく」クセがあると考えてよさそうです。
狙って使えば個性になりますが、実在の企業名と誤認されるリスクもあるため、対外公開前のロゴ・文字チェックは必須です。

Midjourney v8.1は、4モデル中もっとも「作品」として完成度が高い一枚でした。
人物を画面中央に配置した左右対称の構図、空のグラデーションの塗り分け、街の光の粒立ち——
一枚のポスターとして額装できそうなレベルの仕上がりです。
プロンプトへの忠実さよりも「美しさ」を優先してくる傾向がここでも表れています。

FLUX.2は、指示していないのに映画のようなシネマスコープ比率（上下に黒帯）で出力してきました。
色味も彩度を抑えたフィルムグレーディング調で、粒子感のあるノイズまで乗っており、「Webサイトのヒーロー画像」というよりは「映画の一場面」に近い質感です。
エンパイアステートビルらしき建物まで描き込まれていて情報量は豊富ですが、Webのハーフモーダルやバナー枠にそのまま収めるには天地のトリミング調整が必要になりそうです。

写真としての「破綻のなさ」ならGPT-image-2、企業サイトらしい説得力ならNano Banana 2、作品性ならMidjourney、映画的な質感ならFLUX.2
——用途によって選び方がくっきり分かれる結果になりました。

4. 実写風の人物ビジュアル

検証プロンプト

30代前半の日本人女性のポートレート写真。ナチュラルメイク、肩までの黒髪、白いシャツ。明るいオフィスの窓際で自然光を受けて、カメラに向かって柔らかく微笑んでいる。採用サイトやコーポレートサイトに使える、信頼感と親しみやすさのある雰囲気。85mmレンズ、浅い被写界深度で背景をぼかしたプロのポートレート撮影風。

画像：4モデルの出力結果

GPT-image-2は、もっとも均一で崩れのない仕上がりでした。
肌のディテールや光の当たり方が破綻なく整っていて、証明写真をワンランク上げたような「きれいな社員証写真」的な安定感があります。
裏を返すと個性は控えめで、量産する社員紹介ページなどには向いていますが、「印象に残る一枚」を求める場合は他モデルに分があります。

Nano Banana 2は、手に持ったマグカップに「COMPANY」という文字を自発的に入れてきました。
4-2の商品ラベル、4-3の「AXON TECHNOLOGIES」に続いて3回連続です。
ここまで揃うと偶然ではなく、Nano Banana系は「それらしい環境情報」を自分から足しにいく設計思想と見てよさそうです。
今回は同僚が働く奥のオフィス風景まで書き込まれていて、4モデル中もっとも「その会社に実際に取材に行って撮ってきた写真」に近いストーリー性がありました。
採用サイトやコーポレートサイトのように「らしさ」を求める用途とは相性がいい一方、架空の文字が入る前提で、対外公開前には必ず文字部分を確認・修正する運用が必要です。

Midjourneyは、4モデル中もっとも自然な”抜け感”のある一枚でした。
髪の後れ毛や表情の柔らかさに作り込みすぎない良さがあり、背景の街並みのボケも綺麗です。
ただし多くの解説記事で指摘される通り、良くも悪くも「広告写真」然としたムードが出やすく、生々しい実写というよりは少し理想化された雰囲気に寄っています。

FLUX.2は、肌の質感・輪郭のシャープさが際立っていました。
毛穴レベルの描写はさすがですが、今回のケースでは笑顔が少し左右対称に寄りすぎていて、「よくできているがどこか完璧すぎる」印象を受ける仕上がりでした。
写実性の高さゆえに、逆にわずかな不自然さが目に留まりやすいケースと言えそうです。

「肌の質感・自然さ」で選ぶならGPT-image-2やFLUX.2、「広告写真っぽさ」で選ぶならMidjourney、「環境まで含めたストーリー性」で選ぶならNano Banana 2、というように、単純な優劣ではなく用途で選ぶべきという結論に落ち着きました。

5. アニメ調のキービジュアル

検証プロンプト

近未来の東京を舞台にしたアニメ映画風のキービジュアル。雨上がりの夜、ネオンが反射する路地に立つ高校生くらいの少女。黒いショートボブ、白いフード付きジャケット、透明なビニール傘を持っている。背景には高層ビル、看板、濡れたアスファルトの反射。切なさと希望が同居する雰囲気。繊細な線画、美しいライティング、劇場アニメのポスターのような完成度。

画像：4モデルの出力結果

今回の実出力を見ると、アニメ調の検証ではかなり面白い差が出ました。

GPT-image-2は、4モデル中もっとも「商業アニメ映画のポスター」として完成度の高い仕上がりでした。

白いフード付きジャケット、透明な傘、雨上がりのネオン街、濡れた路面の反射といったプロンプトの主要要素をしっかり押さえつつ、さらに「東京レイニーブルー」というタイトルや公開日、キャッチコピー、スタッフクレジット風の文字まで自発的に加えています。

特に日本語タイトルや縦書きコピーの見せ方がうまく、単なる一枚絵ではなく、実際に映画館や配信サービスのキービジュアルとして並んでいそうな説得力があります。
画面左の縦コピー「この雨は、きっと未来を洗う。」や、右側の「未来は、私たちの手の中にある。」も世界観に合っており、文字入りビジュアルとしての完成度はかなり高いです。

一方で、プロンプトではタイトルや公開日までは指定していないため、意図しない文字情報がかなり多く入っています。
小さなクレジット部分には読めない文字や意味の曖昧な表記もあるので、そのまま公開する場合は文字の確認・修正が必要です。

ただ、今回のような「アニメ映画風のキービジュアル」というお題に対しては、GPT-image-2はかなり強い結果でした。
ポスターとしての構成力、日本語テキストの扱い、商用ビジュアルとしてのまとまりを考えると、今回の検証ではかなり上位に入る仕上がりです。

Nano Banana 2は、「アニメ映画の公式キービジュアルらしさ」をもっとも素直に表現してきました。

中央にキャラクターを配置し、周囲にネオン看板、高層ビル、濡れた路面、東京タワーのようなランドマークまで入れており、世界観の説明力が非常に高いです。
キャラクターが画面全体の中で小さめに配置されているため、人物の魅力だけで押すというより、「近未来の東京で起きる物語」を見せるタイプのキービジュアルになっています。

また、「雨の夜、未来を。」というタイトル風テキストや「Key Visual」、日付、スタッフクレジット風の要素まで入っており、ポスターとしての体裁をかなり強く意識した出力です。
日本語の看板も「ネオ東京」「サイバー喫茶」「24時営業」など、世界観に合う文字が多く、背景情報としては効果的に機能しています。

ただし、Nano Banana 2らしく、今回も指示していない文字情報をかなり足してきています。
しかも画面内の看板やタイトル、日付、クレジットなど情報量が多いため、商用利用する場合は細かい文字のチェックが必須です。

絵としてはまとまっており、特に「アニメ作品のティザー画像」「新作発表用のキービジュアル」「ライトノベルやゲームのメインビジュアル」には向いてそうです。
一方で、キャラクターの表情や感情の細かさを前面に出したい場合は、もう少し人物に寄った構図を指定したほうがよさそうです。

Midjourney v8.1は、4モデル中もっとも『作家性のあるアニメ絵』として魅力がありました。

少女の顔立ち、髪の線、白いジャケットのラフな描写、背景のにじむような都市光など、全体に手描きアニメのような雰囲気があります。
特にキャラクターの表情が自然で、少し不安そうにも、何かを待っているようにも見える曖昧な感情表現がうまく出ています。

背景もただの夜景ではなく、雨に濡れた都市の空気感や、黄色〜青緑の光の混ざり方に独特のムードがあります。
ポスターというよりは、アニメ映画のワンカット、またはコンセプトアートに近い仕上がりです。

一方で、プロンプトにあった「近未来の東京」「ネオンが反射する路地」「劇場アニメのポスターのような完成度」という要素に対しては、やや人物ポートレート寄りに解釈されています。
傘も画面左で大きく切れており、構図としては少し大胆です。
タイトルやコピーも入っていないため、ポスターとしてそのまま使うというより、後からデザインを加える前提の素材に近いです。

それでも、キャラクターの魅力と絵としての雰囲気は非常に強く、SNSで目を引くアニメ調ビジュアルや、MV・小説表紙・コンセプトアートにはかなり向いています。
指示への忠実さよりも、絵としての気持ちよさを優先してくるのが、今回もMidjourneyらしい結果でした。

FLUX.2は、雨の空気感やネオンのにじみは美しい一方で、今回の出力では細部の破綻がかなり目立ちました。

横顔の少女、透明な傘、青紫のネオン、奥に続く雨の路地といった雰囲気づくりは非常にうまく、ぱっと見の印象はかなり魅力的です。
特に、傘についた雨粒や背景の光のぼかし方、濡れた街の湿度感は、4モデルの中でも映画的でした。

ただし、画像に破綻している部分があります。
傘を左手で持っているのか、右手で持っているのか分かりにくいです。
どちらの手で持っているか分からない為、傘が首に刺さっているように見えます。

また、キャラクターの顔や髪の描写も、全体の雰囲気に対してやや硬く、アニメキャラクターとしての魅力よりも、質感優先で作られた印象があります。
背景の看板も日本語風ではあるものの、正確に読める文字ではなく、雰囲気要素にとどまっています。

つまりFLUX.2は、雨・夜・ネオン・透明素材の空気感は非常に強い一方で、人物や傘の構造には破綻が出やすい結果になりました。
今回の検証では、「一瞬見たときのムード」は良いものの、商用のキービジュアルとしてそのまま使うには修正が必要な出力です。

ポスターとして完成させるなら、破綻や背景文字は必ずチェックしたほうがよさそうです。
FLUX.2は、アニメ調でもフォトリアル寄りの空気感を出すのは得意ですが、今回のようにキャラクターと小物の整合性が重要な場面では、破綻が実用上のネックになると感じました。

まとめると、今回のアニメ調テストでは、ポスターとしての完成度ならGPT-image-2、作品世界の説明力ならNano Banana 2、キャラクターの魅力と作家性ならMidjourney v8.1が強く、FLUX.2は雨の空気感やネオン表現には優れるものの、破綻が出る結果になりました。

特にGPT-image-2とNano Banana 2は、タイトルや看板などの文字情報まで含めて「それっぽい完成物」に仕上げる力がありました。
ただし、そのぶん意図しない文字も入りやすいので、公開前のチェックは必須です。

Midjourney v8.1とFLUX.2は、文字入りの完成ポスターというより、あとからデザインを加えるためのビジュアル素材として使うほうが向いています。
ただしFLUX.2については、見た目の雰囲気だけで判断せず、破綻や背景文字チェックを必ず行う必要があります。

【実出力比較②】リファレンス画像を渡して「これをもとに作って」と頼んでみた

テキストだけの生成よりも、実務ではこっちのほうが圧倒的に多いはず。
手元の素材を渡して展開してもらう使い方です。

検証を再現しやすいように、リファレンス画像自体もAIで生成しました。
「リファレンス画像の生成プロンプト」と「展開指示のプロンプト」の両方を載せておきます。

1. 商品写真を渡して、バナー用ビジュアルに仕立てる

リファレンス画像の生成プロンプトと生成された画像

オレンジ色の缶に入ったエナジードリンクの商品写真。白背景、正面からのシンプルな物撮り。缶には稲妻のロゴマーク。スタジオ照明でくっきりと。

↓上記のプロンプトで、nano banana 2により生成されたリファレンス画像

展開指示のプロンプト（リファレンス画像を添付して実行）

添付した缶のデザイン・色・ロゴをそのまま維持したまま、スポーツジムでトレーニング後の男性が手に持っているライフスタイル写真に仕立ててください。缶が主役になる構図で、背景は適度にぼかす。躍動感とエネルギーを感じさせる明るいトーンで。

画像：リファレンス画像＋4モデルの出力結果

このテストは「商品ラベルの再現力」がそのまま試される内容だったので、4モデルの差がくっきり出ました。

GPT-image-2は、缶のデザインをほぼ完璧に維持しました。
「VOLT FORCE」のロゴ、日本語の「エナジードリンク ボルトフォース」、成分表記、「500ml」「HIGH ENERGY」まで、文字が一切崩れていません。人物の表情も自然で、ジムでの一枚として違和感がない仕上がりです。

Nano Banana 2も同様に高精度でした。
むしろ缶に付いた汗の水滴の質感まで描き込まれていて、GPT-image-2よりもややリアル寄りの写真表現になっています。
日本語テキストも崩れず、商品ラベルの再現というタスクにおいてはこの2モデルが頭一つ抜けている印象です。

一方でMidjourney v8.1は、缶のデザインを大きく描き変えてしまいました。
オレンジ色と稲妻ロゴの雰囲気は残っているものの、「VOLT FORCE」の文字は判読できるかどうかというレベルまで崩れ、日本語テキストに至っては完全に消えています。
さらに、男性が着ているシャツに架空のスポーツブランドロゴらしき文字まで新たに生成されていました。
画としての雰囲気・ライティングは4モデル中もっともドラマチックでしたが、「商品を正確に再現する」という目的においては今回もっとも実用性が低い結果になりました。

FLUX.2は、大きな「VOLT FORCE」のロゴ以外、ほとんどの文字が判読できないレベルまで崩れていました。
日本語の「エナジードリンク ボルトフォース」は完全に潰れて読めず、「TAURINE & CAFFEINE」「CRUSHING ORANGE」といった小さめの英字も不自然な文字列になり、容量表記も「500ml」から「600ml」に変わっています。
ぱっと見のシルエットと配色は缶らしく保たれているものの、大きなロゴ以外のテキスト忠実度で見ると、今回のテストでは4モデル中もっとも実用性が低い結果でした。
写真としての質感・光の再現は相変わらず高水準なだけに、「文字はほぼ全部作り直す前提」で使うモデルだと捉えたほうがよさそうです。

このテストで分かったのは、「商品をそのまま再現したい」ならGPT-image-2かNano Banana 2の2択ということです。
MidjourneyとFLUX.2はどちらも写真としての説得力は高いのですが、細かい文字情報の再現においては今回大きく崩れており、ロゴやパッケージのテキストは別途合成する前提で使うのが安全です。

2. 人物写真を渡して、同じ人のまま別カットを作る

リファレンス画像の生成プロンプトと生成された画像

20代後半の日本人男性のポートレート。短髪、ネイビーのジャケット、白いTシャツ。白背景のスタジオで正面を向いて自然な笑顔。プロフィール写真風。

↓上記のプロンプトで、nano banana 2により生成されたリファレンス画像

展開指示のプロンプト（リファレンス画像を添付して実行）

添付した人物と同一人物のまま、カフェでノートPCを開いて作業しているシーンに変えてください。服装はそのまま、表情は集中している真剣な顔に。窓からの自然光、奥行きのあるカフェの内装。顔立ち・髪型は絶対に変えないでください。

画像：リファレンス画像＋4モデルの出力結果

いわゆる「キャラクター一貫性」の勝負です。
「服装はそのまま、顔立ち・髪型は絶対に変えないでください」と明確に指示したところ、結果は3勝1敗というくっきりした形になりました。

GPT-image-2は、髪型・顔立ち・ネイビーのジャケットと白いTシャツをきちんと維持したまま、カフェで真剣にノートPCに向かう表情まで自然に切り替えられていました。
同一人物として違和感のない仕上がりです。

Nano Banana 2も同様に人物の一致度が高く、さらにノート・ペン・スマートフォン・本棚のある奥行きのある店内まで書き込んで、4モデル中もっとも情報量の多い、雑誌の取材写真のような一枚に仕上げていました。
ただやはりこれまでの検証でもあった通り、プロンプトで指示も出していないのにノートPCの裏側に某ノートPCで有名な企業のロゴマークが入っていました。（権利を配慮してモザイク処理を施しています）
服装もリファレンス通りネイビーのジャケット＋白Tシャツを維持しています。

FLUX.2は、服装（ネイビーのジャケット＋白Tシャツ）こそリファレンス通りでしたが、それ以外の再現度は正直なところ高くありませんでした。
背景がレンガ壁と海外の街並み風になっているだけでなく、人物の雰囲気・表情の作り方も含めて全体的にリファレンスとは異なる空気感の一枚に仕上がっています。
ただNano banana 2と同様にプロンプトで指示も出していないのにノートPCの裏側に某ノートPCで有名な企業のロゴマークが入っていました。（同様にモザイク処理を施しています）
「同一人物」というより「似た服装の別人」に近い印象で、服装以外の一致度で見るとGPT-image-2やNano Banana 2には及びませんでした。

そして今回、明確に基準を満たせなかったのがMidjourney v8.1でした。
しかもこの検証では、キャラクター一貫性のための専用機能であるOmni Referenceを使った上での結果です。
それでも服装はネイビーのジャケットから白いシャツに変わってしまい、顔立ちも目・鼻・輪郭の印象がリファレンスとはっきり異なる、いわば「別人」の仕上がりになっていました。
専用機能を使ってもこの精度ということは、Midjourneyでの人物一貫性は現状まだ過信できない、というのが正直な評価です。

この結果からも、採用ページや代表挨拶、連載企画のように「同じ人が違うシーンに登場する」素材が必要な場合は、GPT-image-2かNano Banana 2を軸に据えるのが安全だとわかります。

ただNano Banana 2とFlux.2にはプロンプトで指示も出していないのに、企業のロゴマークが入ってしまいました。
権利上の都合で問題になるため、本番で使用する際にはしっかりこういった企業のロゴマークは消す必要があります。

3. 参考写真の雰囲気だけ引き継いで、別のシーンを作る

リファレンス画像の生成プロンプトと生成された画像

夕暮れの海辺のフィルム写真風イメージ。オレンジとティールの色調、粒子感のあるフィルムグレイン、ノスタルジックでエモーショナルな雰囲気。逆光のシルエット。

↓上記のプロンプトで、GPT-image-2により生成されたリファレンス画像

展開指示のプロンプト（リファレンス画像を添付して実行）

添付画像の色調・フィルムグレイン・光の使い方・エモーショナルな雰囲気だけを引き継いで、まったく別のシーン「放課後の教室で窓の外を眺める学生」を作ってください。被写体や構図は変えて、トーンだけ揃えるイメージです。

画像：リファレンス画像＋4モデルの出力結果

「このトーンで別カットください」というやつです。
ここでも結果はきれいに分かれました。

GPT-image-2は、リファレンスの空気感をもっとも丁寧に引き継いでいました。
逆光のシルエット、暖色と寒色が同居する空、粒子感のあるフィルム質感
——シーンは教室に変わっても、「同じアルバムに入っていそうな一枚」という一貫性がありました。

Nano Banana 2は、絵としてはきれいなのですが、リファレンスの持つ「フィルムのざらつき」がほぼ消えてしまいました。
空の色や構図は近いものの、粒子感のないクリアな画作りになっており、良くも悪くも「きれいなアニメ風カット」に寄っています。
ノスタルジックな質感を求めるなら、この滑らかさは逆にマイナスに働きます。

MidjourneyはStyle Referencesという機能を使いましたが、夕焼けの暖かい光の回り込みという点ではよく雰囲気を捉えていました。 ただし色調はオレンジ寄りに全体が振れており、リファレンスにあったオレンジとティールの対比はやや弱まっています。
それでも「エモーショナルな逆光」という核の部分は伝わる仕上がりです。

そしてFLUX.2は、今回もっとも意図とズレた結果になりました。
暖色の夕焼けというリファレンスの核心が、曇天のような寒色・低彩度のトーンに置き換わってしまい、「エモーショナルな夕暮れ」ではなく「どんよりした午後」の空気になっています。
教室の雰囲気や窓の外の建物も海外の学校のような佇まいで、シーン設定からしてリファレンスの意図を汲み取れていない印象です。
映画のワンシーンのような質感自体は魅力的ですが、「このトーンを引き継いで」というタスクの精度としては、今回は最下位という評価になりました。

このテストで分かったのは、色調やムードの一貫性を求めるなら、GPT-image-2かMidjourneyのほうが安定しているということです。
Nano Banana 2は絵としての完成度は高いものの質感の再現に難があり、FLUX.2はムードそのものを別物に変えてしまうことがある、という結果になりました。

【実出力比較③】画像の修正力——「ここだけ変えて」は通じるのか

実務でいちばんありがたいのに、いちばん失敗しやすいのが「部分修正」です。
全体はそのまま、指定した箇所だけ意図通りに変えられるか。ここができるかどうかで、AIが「ガチャ」から「編集ツール」に変わります。

1. 服の色だけ変える（他は一切変えない）

修正元画像の生成プロンプトと生成された画像

赤いニットセーターを着た20代の日本人女性が、観葉植物のある明るいリビングのソファに座って本を読んでいる写真。ナチュラルで温かい雰囲気。

↓上記のプロンプトで、GPT-image-2により生成された修正元画像

画像：リファレンス画像＋4モデルの出力結果

女性が着ているセーターの色を赤からマスタードイエローに変えてください。それ以外——顔、髪型、ポーズ、本、ソファ、背景、光——はすべて元のまま維持してください。

画像：修正元画像＋4モデルの出力結果

「色だけ変える」は簡単そうに見えて、実は顔が別人になったり背景が描き直されたりしがちなタスクです。
今回は3モデルが合格、1モデルは「顔や背景は保てているが、肝心の指示自体が実行されない」という、また違う種類のつまずき方をしました。

GPT-image-2、Nano Banana 2、FLUX.2の3モデルは、いずれも指定箇所（セーターの色）以外をほぼ完全に維持できました。
顔立ち、ポーズ、本の持ち方、ソファや観葉植物の配置、窓からの光の入り方まで、修正元とほとんど見分けがつかないレベルです。
「ここだけ変えて」という編集タスクとしては、この3モデルはいずれも実務レベルに達していると言えます。

そしてMidjourney v8.1は、Style ReferencesとOmni Referencesの両方に修正元画像を入れて試したところ、今度は逆の意味で興味深い結果になりました。
顔立ち、ポーズ、本の持ち方、ソファや観葉植物の配置は修正元とほぼ一致しており、人物の再現度自体はむしろ高水準です。
ただし肝心のセーターの色が赤のまま変わっておらず、「色を変える」という指示そのものが実行されていませんでした。
つまり「別人になる」のではなく「言うことを聞かずに元の画像をほぼそのまま返す」という失敗のしかたです。専用の参照機能を重ねて使っても、ピンポイントな部分編集の指示までは拾いきれない、というのが実態のようです。

このテストからも、Midjourneyは「今ある画像の一部だけ確実に直す」という部分編集には現状不向きで、色変更のような単純な修正であっても、GPT-image-2・Nano Banana 2・FLUX.2のいずれかに任せたほうが安全だとわかります。

2. 画像内のテキストを差し替える

修正元画像の生成プロンプトと生成された画像

カフェの店頭に置かれた黒板看板の写真。チョークの手書き風文字で「本日のおすすめ カフェラテ ¥500」と書かれている。周りに観葉植物、温かみのある店先の雰囲気。

↓上記のプロンプトで、GPT-image-2により生成された修正元画像

黒板の文字を「季節限定 ほうじ茶ラテ ¥550」に書き換えてください。チョークの手書き風の質感、文字のレイアウト、看板や背景の雰囲気はそのまま維持してください。

画像：修正元画像＋4モデルの出力結果

日本語テキストの「差し替え」は、生成と修正の複合技です。
結果は2モデルが完璧、1モデルが破綻、1モデルが「惜しい」という形になりました。

GPT-image-2とNano Banana 2は、どちらも「季節限定 ほうじ茶ラテ ¥550」を一字一句正確に書き換えられました。
チョークの手書き風の質感、文字のレイアウト、背景の観葉植物や店先の雰囲気もそのまま維持されています。
Nano Banana 2はさらにカップのイラストの横に小さな茶葉のイラストを添えるなど、指示にない気の利いた演出まで加えていました。

Midjourney v8.1は、今回もっとも大きく崩れました。
「本日のおすすめ」の文字はうっすら残っているものの、その下は「LIFE TEA」という指示していない英字や、判読不能な記号のような文字列が並び、価格に至っては「¥550」ではなく「¥5000」という間違った桁数になっています。
看板の雰囲気や質感自体は保たれているのですが、肝心の文字情報という意味では、実務で使える状態にはほど遠い結果でした。

FLUX.2は、少し違う方向で「惜しい」結果になりました。
内容自体は「Seasonal Hojicha Latte ¥550」と正しく変換されており、価格も合っています。
ただし日本語で書き換えるよう指示したにもかかわらず、英語表記に変わってしまいました。
チョークの質感やレイアウトは綺麗に保たれているだけに、日本語での指示が徹底されなかった点が惜しまれます。

このテストからも、日本語の看板・POP・バナーの文言を差し替える作業は、GPT-image-2かNano Banana 2に任せるのが圧倒的に安全だとわかります。
Midjourneyは文字情報を伴う部分編集では今回も崩れやすさが目立ち、FLUX.2は「言語指定を守らせる」という点で一癖ある結果になりました。

モデル別・実力と使いどころ

7-1. GPT-image-2（OpenAI）

文字とレイアウトの正確さで選ぶならこれ。日本語テキストの精度は現状トップクラスで、「新春セール 最大50%OFF」のようなコピーが一発で崩れず入ります。
インフォグラフィックや図解、UIモックアップなど「文字が主役」の素材はほぼ一択です。

ChatGPTの課金（Plus：月$20前後）に含まれているので、すでにChatGPTを使っている会社なら追加コストゼロで始められるのも魅力。
苦手なのは透過背景（非対応）と、大量生成のスピード感です。

7-2. Nano Banana Pro / Nano Banana 2（Google）

名前がややこしいので整理すると、Pro＝高品質版（Gemini 3 Pro Image）、2＝高速・低コスト版（Gemini 3.1 Flash Image）です。
品質重視ならPro、量産なら2、と覚えておけばOK。

人物の肌質感や光の自然さはトップ級で、日本語テキストも実用レベル。
最大14枚の参照画像を渡せるので、ロゴ・カラーパレット・商品写真を一括で読み込ませてブランド統一した素材を作る、という使い方が強いです。
今回の検証でも、リファレンス再現と部分修正の両方で安定した結果を出しました。
たまに実在ブランドのロゴが背景に紛れ込むことがあるので、商用素材では最終チェックをお忘れなく。

7-3. Midjourney v8.1

「きれいな画像」ではなく「心を動かす画像」を作りたいときの第一候補。
v8.1ではHD（2K）出力が標準になり、生成速度も大幅アップしました。
スタイル参照で「うちの世界観」を学習させて量産できるのもプロっぽい使い方です。

正直に言うと、日本語テキストはいまだに苦手です。
文字を入れたいときは、Midjourneyでビジュアルだけ作って文字は後入れ、という運用が現実的です。
TapNowやSousaku AIにはMidjourney V8.1が公式に搭載されているので、Discordを触ったことがなくても普通のWebツール感覚で使えます。

7-4. FLUX.2（Black Forest Labs）

「これAIですか？」と聞き返されるフォトリアルさが最大の武器です。
肌の毛穴、布の織り目、ガラスの反射——細部の物理的な正しさで、商品写真やライフスタイルフォトに強いモデルです。

最大10枚の参照画像でのキャラ・商品維持と、EC・プロダクト系の実務機能が充実しています。
軽量版の[klein]なら1枚あたり約1秒で生成できるので、大量にバリエーションを回したいときにも頼れます。
TapNowではFLUX.2とFLUX.2 Maxの2種類が使えて、Maxはより複雑な編集や参照でも破綻しにくい上位版という位置づけです。
弱点は日本語テキストで、ここは他モデルと組み合わせてカバーしましょう。

どこから使う？ プラットフォーム経由で始めるのがラクです

「4つも契約するの…？」と思った方、安心してください。
いまは統合プラットフォームで1契約にまとめるのが主流です。

• TapNow：本記事の4モデルすべてが使える（FLUXはFLUX.2／FLUX.2 Max）。ノード式キャンバスで画像→動画まで一気通貫。
• Sousaku AI：GPT Image 2.0、Nano Banana 2/Pro、Midjourney V8.1に対応。日本語UIでとっつきやすい
• Magnific（旧Freepik）：GPT Image 2、Nano Banana 2/Pro、Flux.2 Proに対応。ストック素材と編集ツールが一体

特にTapNowは、この記事で比較した4モデルを全部1つの画面で試せる数少ないプラットフォームです。
同じプロンプトをモデルだけ変えて投げ比べる、という本記事のような検証が、そのまま社内でも再現できます。
TapNowの設計思想については、当社がTapNowの日本市場担当者に直接聞いたインタビュー記事「ツールではなく、創造の言語をつくる」——TapNow AIが描くAI映像制作の次の地平【独占インタビュー】でも詳しく紹介しているので、あわせてどうぞ。

気をつけたいのは、プラットフォーム経由だと本家の最新機能の反映に少しタイムラグがあることと、細かいパラメータ調整は本家のほうが柔軟なこと。
「まずプラットフォームで比較 → ヘビーに使うモデルが決まったら本家契約も検討」というのもおすすめです。

用途別・使い分けチートシート

この記事の結論です。ブックマーク推奨。

用途	まずこれ	次点	これは避ける
広告バナー（日本語文字あり）	GPT-image-2	Nano Banana Pro	Midjourney／FLUX.2
SNS投稿画像（量産）	Nano Banana 2	FLUX.2 [klein]	—
ブログのアイキャッチ	Midjourney v8.1（文字後入れ）	GPT-image-2 Nano Banana 2	—
プレスリリース用ビジュアル	Nano Banana Pro	GPT-image-2	—
Webサイトのメインビジュアル	Midjourney v8.1	FLUX.2	—
商品モックアップ	FLUX.2	Nano Banana Pro	—
インフォグラフィック・図解	GPT-image-2	Nano Banana Pro	Midjourney
同一人物・キャラの連続使用	Nano Banana Pro GPT-image-2	FLUX.2	Midjourney
既存画像の部分修正・文言差し替え	Nano Banana Pro	GPT-image-2	Midjourney

とりあえず始めるなら、この順番で

1. 同じプロンプトで3〜4モデルに投げてみる。 ：本記事のプロンプトをコピペすればすぐ再現できます
2. 用途ごとに使うモデルを固定する。 ：「バナー＝GPT-image-2」「メインビジュアル＝Midjourney」のように社内ルール化すると迷いが消えます
3. プロンプトと参照画像のテンプレを社内で共有する。： 属人化を防ぐと品質が安定します
4. 月1で新モデルの様子見をする。 ：この分野、3か月で勢力図が変わります

まとめ：2026年は「使い分け前提」で組むのが正解

4モデルを実際に並べてみると、それぞれの得意分野がここまではっきり分かれているのは面白いですよね。

• 文字や資料ならGPT-image-2
• バランスと人物、部分修正ならNano Banana Pro / 2
• 世界観ならMidjourney v8.1
• フォトリアルならFLUX.2

どれか1つに絞る必要はありません。
総合プラットフォームで、まずはこの記事のプロンプトをそのままコピペして、投げ比べるところから始めてみてください。
「うちの用途だとこれだな」が、実出力を見れば一発でわかるはずです。

よくある質問（Q&A）

Q. 結局、1つだけ選ぶならどのモデルがいいですか？

A. 用途次第ですが、マーケ・広報の実務で「文字入り素材」が多いならGPT-image-2、写真系の素材が多いならNano Banana Proが無難です。
ただ、本記事で見てきた通り得意分野がはっきり分かれているので、TapNowのような統合プラットフォームで2〜3モデルを使い分けるほうが結果的に手戻りが減ります。

Q. 無料で試す方法はありますか？

A. あります。
TapNowは登録時に200 Tapiesが付与されるので、本記事のプロンプトをコピペすれば数モデルの比較がそのまま無料で体験できます。
Nano Banana 2はGeminiアプリからも無料枠で試せます。

Q. 日本語のプロンプトで大丈夫ですか？英語のほうがいい？

A. GPT-image-2とNano Banana系は日本語プロンプトで問題なく動きます。
本記事の検証もすべて日本語プロンプトです。
Midjourneyは英語前提の設計なので、こだわった表現をしたい場合は英訳してから投げると精度が上がります。
翻訳はChatGPTなどに任せればOKです。

Q. Nano Banana「2」と「Pro」、どっちを使えばいいですか？

A. 品質重視・参照画像を多く使う仕事ならPro、スピードとコスト重視の量産なら2です。SNS投稿の日常運用は2、プレスリリースやメインビジュアルなど「ここぞ」の素材はPro、という分け方がわかりやすいです。

Q. 生成した画像がイメージと違ったら、どう直せばいいですか？

A. ガチャのように何度も引き直すより、本記事の実出力比較③のように「元画像を渡して修正指示を出す」ほうが早いです。
部分修正はNano Banana ProかGPT-image-2が安定しています。
プロンプトには「変えたい箇所」と「維持したい箇所」の両方を明示するのがコツです。ただし、何度も同じ画像を修正していると画質が悪くなるので注意してください。

Q. モデルは今後も変わっていきますか？

A. 確実に変わります。
この分野は3か月ほどの単位で勢力図が入れ替わるので、「一度決めたら終わり」ではなく月1回ほど最新モデルの様子見をするのがおすすめです。

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