用語集 (Glossary)

Nano Banana Pro や画像生成AIのコミュニティで頻繁に使われる用語を解説します。

あ行

アウトペインティング (Outpainting)

画像の「外側」を描き足す機能。「ズームアウト」や「背景拡張」とも呼ばれます。元の画像の構図を維持したまま、見切れている部分や周囲の風景を生成し、キャンバスを広げることができます。

インペインティング (Inpainting)

画像の「内側」を修正する機能。「部分編集」や「マスク修正」とも呼ばれます。画像の一部を指定（マスク）し、その部分だけを再生成することで、指の修正や不要な物体の消去を行います。

ウォーターマーク (Watermark)

画像に埋め込まれる透かし。 Nano Banana Pro では、Googleの電子透かし技術「SynthID」が採用されています。これには、人間の目に見える「可視ウォーターマーク（Gemini Spark）」と、専用ツールでのみ検出できる「不可視ウォーターマーク」の2種類があります。

か行

概念の出血 (Concept Bleeding)

プロンプト内の異なる要素が混ざり合ってしまう現象。例：「青い服の男と赤い服の女」と指示したのに、両方とも紫の服になってしまうなど。Nano Banana Pro はこの現象を抑える能力（分離能力）が非常に高いとされています。

クォータ (Quota)

利用枠、制限。一定時間内に生成できる画像の枚数制限のこと。「429 Too Many Requests」エラーが出た場合は、このクォータを使い切った状態です。

さ行

シード値 (Seed)

画像生成の「乱数の種」。同じプロンプトと設定でも、シード値が異なれば全く違う画像が生成されます。逆に、同じシード値を指定すれば（理論上は）同じ画像を再現できます。キャラクターの一貫性を保つ際などに重要になります。

シンセID (SynthID)

Google DeepMindが開発した、AI生成コンテンツ向けの電子透かし技術。画像の画質を損なうことなく、AIによって生成されたことを証明する情報を埋め込みます。編集や圧縮を行っても検出可能です。

推論コア (Reasoning Core)

Nano Banana Pro (Gemini 3) の最大の特徴とされる概念。単にテキストを画像に変換するだけでなく、LLM（大規模言語モデル）の能力を使ってプロンプトの論理構造や因果関係を「理解」し、最適な構図を計画してから描画を行う仕組みを指します。

た行

タグスープ (Tag Soup)

masterpiece, best quality, 1girl, blue hair... のように、単語をカンマ区切りで羅列するプロンプト形式。 Stable Diffusionなどの従来モデルでは主流でしたが、Nano Banana Pro では自然言語（文章）での指示の方が推奨されます。

な行

ナノバナナプロ (Nano Banana Pro)

Google の画像生成モデル「Gemini 3 Pro Image」のコミュニティ内での愛称・コードネーム。公式名称ではありませんが、親しみを込めてこう呼ばれることがあります。

は行

バイブコーディング (Vibe Coding)

厳密な仕様定義よりも、感覚的（Vibe）な指示や試行錯誤を通じて、AIと共にコードや作品を作り上げていくスタイル。「なんとなくいい感じに」という抽象的な指示からスタートし、対話を通じて詳細を詰めていくプロセスを指します。

ハルシネーション (Hallucination)

AIが事実に基づかない情報を生成すること。画像生成においては、指が6本になったり、存在しない物体が描かれたりする現象（アーティファクト）を指すこともあります。

プロンプト (Prompt)

AIに対する指示出し（呪文）。テキストプロンプト（文章）とイメージプロンプト（参照画像）があります。

ま行

マルチモーダル (Multimodal)

テキスト、画像、音声、動画など、複数の種類のデータを一度に扱える能力。 GeminiモデルはマルチモーダルAIであり、テキストと画像を同時に理解して処理することができます。

ら行

リーズニング (Reasoning)

推論。 AIが与えられた情報から論理的に考え、答えを導き出すプロセス。Nano Banana Pro はこの能力が強化されており、「なぜその画像になるのか」を理解した上で生成を行います。