Gemini 3.1 Proは画像を生成できますか？テキストモデルと画像モデルを見分けるための3つの重要な違い

Gemini 3.1 Pro Previewは、リリースされるやいなや大きな注目を集めるモデルとなりました。多くの開発者が抱く最初の疑問は、「画像生成はできるのか？」という点でしょう。結論から言うと、できません。Gemini 3.1 Pro Previewは、テキスト出力に特化したマルチモーダル推論モデルであり、画像生成モデルではないからです。

この記事のポイント: この記事を読めば、Gemini 3.1 Proと画像生成モデルであるNano Banana Proの違いを完全に理解でき、プロジェクトでのモデル選びの失敗を防ぐことができます。

Gemini 3.1 Pro Preview が画像生成できない理由

Gemini 3.1 Pro のモデル定義

Gemini 3.1 Pro Preview（モデルID: gemini-3.1-pro-preview）は、Googleが2026年2月19日に発表した推論型テキストモデルです。Sparse MoE（稀疏混合エキスパート）Transformerアーキテクチャに基づいており、以下の能力に特化しています。

能力の次元	具体的なパフォーマンス	活用シーン
抽象的推論	ARC-AGI-2 スコア 77.1%	パターン認識、論理推論
科学的推論	GPQA Diamond 94.3%	学術研究、論文執筆補助
コーディング能力	SWE-Bench 80.6%	コード生成、バグ修正
エージェント能力	MCP Atlas 69.2%	多段階ワークフロー、自律検索
長いコンテキスト	100万トークンに対応	大規模ドキュメント分析、リポジトリ解析

Gemini 3.1 Pro の入出力機能

重要な違いは、入力はマルチモーダルですが、出力はテキストのみであるという点です。

入力可能（理解）:

✅ テキスト
✅ 画像（内容の分析や説明が可能）
✅ 音声（ネイティブな音声理解）
✅ 動画（ネイティブな動画理解）
✅ PDFドキュメント

出力のみ:

✅ テキスト（最大64Kトークン）
❌ 画像出力は不可
❌ 音声出力は不可
❌ 動画出力は不可

つまり、Gemini 3.1 Proに画像を見せて内容を説明させたり、詳細を分析させたり、文字を抽出させたりすることはできますが、新しい画像を生成させることはできません。

🎯 結論: AIによる画像生成が必要な場合、Gemini 3.1 Proは適していません。その場合は gemini-3-pro-image-preview (Nano Banana Pro) を使用してください。APIYI (apiyi.com) はこれら両方のモデルをサポートしており、統一されたインターフェースから呼び出すことが可能です。

画像生成にはどの Gemini モデルを使うべきか

現在、Googleは画像生成をサポートする2つの Gemini モデルを提供しています。

比較項目	Nano Banana Pro	Gemini 2.5 Flash Image
モデル ID	`gemini-3-pro-image-preview`	`gemini-2.5-flash-image`
出力能力	テキスト + 画像	テキスト + 画像
最高解像度	4K	標準解像度
参照画像数	最大 14 枚	少なめ
テキスト描画	高度（多言語対応）	基本的
Thinking 推論	対応（より精密）	非対応
速度	やや遅い（品質優先）	速い（速度優先）
活用シーン	プロのデザイン、商業素材	迅速なプロトタイプ、大量生成
利用可能プラットフォーム	APIYI apiyi.com	APIYI apiyi.com

なぜ Nano Banana Pro を選ぶのか

Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image-preview) は、現在 Google で最も強力な画像生成モデルです。主なメリットは以下の通りです。

Thinking 推論による画像生成: モデルがまず構図を「思考」してから画像を生成するため、複雑なシーンでの正確性が従来のモデルを遥かに凌駕します。
4K 解像度: 1K / 2K / 4K の3段階の解像度に対応し、商業出版レベルのニーズに応えます。
14 枚の参照画像: 最大14枚の参照画像を同時に入力し、スタイル変換やディテールのコントロールが可能です。
高度なテキスト描画: 画像内に、中国語や日本語などの複雑な文字を含む多言語テキストを正確にレンダリングできます。
Google 検索グラウンディング: 検索結果に基づいて、より正確な内容の画像を生成できます。

Gemini 3.1 Pro と Nano Banana Pro の3つの決定的な違い

違い 1: 出力モダリティが完全に異なる

これが最も根本的な違いです。モデルのアーキテクチャが出力能力を決定します:

項目	Gemini 3.1 Pro Preview	Nano Banana Pro
モデル ID	`gemini-3.1-pro-preview`	`gemini-3-pro-image-preview`
アーキテクチャ	スパース MoE Transformer	Gemini 3 Pro ベース + 画像生成モジュール
入力	テキスト/画像/音声/動画	テキスト/画像
出力	テキストのみ	テキスト + 画像
学習目標	推論の正確性、ツール呼び出し、コード生成	画像品質、文字描画、スタイル制御

簡単に言うと、Gemini 3.1 Pro は「すべてを理解できるが文字しか書けない」、Nano Banana Pro は「文字と画像を理解し、文字も書ければ絵も描ける」モデルです。

違い 2: 活用シーンが完全に異なる

タスク	どちらを使うべきか	理由
製品写真の構図の問題を分析する	Gemini 3.1 Pro	テキストによる分析のみが必要なため
製品の宣伝画像を生成する	Nano Banana Pro	画像の出力が必要なため
画像処理のコードを書く	Gemini 3.1 Pro	コード生成はテキスト出力のため
画像内の文字内容を修正する	Nano Banana Pro	画像編集が必要なため
2枚の画像の違いを比較してレポートを書く	Gemini 3.1 Pro	複数画像の理解 + テキストレポートのため
ラフスケッチから詳細なデザイン案を生成する	Nano Banana Pro	Image-to-Image (i2i) が必要なため
動画の内容を分析して要約する	Gemini 3.1 Pro	動画理解は 3.1 Pro 独自の機能なため
EC商品のメイン画像を大量生成する	Nano Banana Pro	大量画像生成のため

違い 3: API 呼び出し方法とレスポンス形式が異なる

Gemini 3.1 Pro は純粋なテキストを返します：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 統合インターフェース
)

# Gemini 3.1 Pro: 画像内容の分析 (画像入力、テキスト出力)
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "この画像の構図と配色を分析してください"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,..."}}
        ]
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)
# 出力: "この画像は三分割法を採用しており、被写体は右側の三分割線上に配置されています..."

Nano Banana Pro は画像データを返します：

# Nano Banana Pro: 画像生成 (テキスト入力、画像出力)
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "サイバーパンクスタイルの都市の夜景を生成してください。ネオンが雨水に反射している様子を描いてください"
    }]
)
# レスポンスには base64 エンコードされた画像データが含まれます

💡 開発アドバイス: APIYI (apiyi.com) プラットフォーム経由で呼び出すと、両方のモデルで同じ API Key と base_url を使用でき、model パラメータを変更するだけで簡単に切り替えられます。「まず分析してから画像を生成する」といったワークフローでは、2つのモデルを連携させて使用するのが効果的です。

Gemini 画像モデルのバージョンの変遷と将来展望

現在の Gemini 画像モデルのステータス

モデル	ステータス	説明
`gemini-2.5-flash-image`	プレビュー	高速で、バッチ処理シーンに最適
`gemini-3-pro-image-preview`	プレビュー (最新)	最高品質、Nano Banana Pro
`gemini-3-pro-image`	未リリース	正式版、リリース時期は未定
`gemini-3.1-pro-image-preview`	存在しません	現在、一切の情報はありません

推論ラインと画像ラインは独立して進化している

Google 内部の Gemini プロダクトラインは、実際には2つの独立した進化トラックに分かれています。

推論/テキストライン:

Gemini 3 Pro Preview → Gemini 3.1 Pro Preview (2026.2.19)
フォーカス：推論、コーディング、エージェント、長いコンテキスト

画像生成ライン:

Gemini 2.5 Flash Image → Gemini 3 Pro Image Preview (Nano Banana Pro)
フォーカス：画質、テキストレンダリング、マルチリファレンス画像

これら2つのラインのバージョン番号は同期していません。推論モデルはすでに 3.1 にアップデートされていますが、画像モデルは依然として 3.0 プレビュー段階にあります。

今後の展望

現在、Gemini 画像モデルの次のステップについて、公式からの確定情報はありません。考えられるいくつかのシナリオは以下の通りです。

gemini-3-pro-image 正式版のリリース: 現在の Nano Banana Pro をプレビューから GA（一般公開）へ移行させる。これが最も可能性の高い次のステップです。
gemini-3.1-pro-image-preview のリリース: 推論ラインと同様に画像モデルを 3.1 バージョンにアップグレードし、より強力な推論ベースの画像生成能力を追加する。
現状維持: 3.0 プレビュー版の改善を続け、当面は新バージョンをリリースしない。

🎯 実用的なアドバイス: 将来のバージョンを待つ必要はありません。現在の Nano Banana Pro は、すでに市場で最も強力な AI 画像生成モデルの一つです。APIYI (apiyi.com) を通じて直接利用を開始することをお勧めします。後日バージョンがアップグレードされた際も、プラットフォーム側で同期して更新されます。

よくある混同シーンと正しい対処法

開発者がモデルを選択する際、以下のような混同がよく見られます。

混同 1: 3.1 Pro で画像生成インターフェースを呼び出す

誤った方法: gemini-3.1-pro-preview を画像生成 API に渡し、画像が返ってくることを期待する。

結果: テキストによる説明のみが返され、画像データは生成されません。

正しい方法: gemini-3-pro-image-preview に切り替える。

混同 2: Nano Banana Pro を推論タスクに使用する

誤った方法: 複雑な数学的推論やコードのデバッグタスクを Nano Banana Pro に任せる。

結果: 推論の質は 3.1 Pro に遠く及びません（Nano Banana Pro の推論ベースは 3.0 Pro であり、3.1 Pro ではないためです）。

正しい方法: 推論タスクには gemini-3.1-pro-preview を、画像生成タスクには gemini-3-pro-image-preview を使用する。

混同 3: 3.1 Pro が Nano Banana Pro のアップグレード版だと思い込む

誤った認識: Gemini 3.1 Pro の方がバージョン番号が高いため、Nano Banana Pro のアップグレード版である。

事実: 2つのモデルは完全に異なるプロダクトラインです。3.1 Pro は推論モデルのアップグレード（3.0 Pro → 3.1 Pro）であり、画像モデルとは関係ありません。

モデル	プロダクトライン	ベースモデル
gemini-3-pro-preview	推論ライン v3.0	Gemini 3 Pro
gemini-3.1-pro-preview	推論ライン v3.1	Gemini 3.1 Pro
gemini-3-pro-image-preview	画像ライン v3.0	Gemini 3 Pro + Image

Gemini モデルファミリー能力早見表

3.1 Pro や Nano Banana Pro 以外にも、Google には様々な Gemini モデルがあります。以下に、全モデルの能力比較をまとめました。

モデル	テキスト入力	画像入力	音声入力	動画入力	テキスト出力	画像出力	主な強み
Gemini 3.1 Pro	✅	✅	✅	✅	✅	❌	推論/エージェント最強
Gemini 3 Pro	✅	✅	✅	✅	✅	❌	推論/コーディング (前世代)
Nano Banana Pro	✅	✅	❌	❌	✅	✅	画像品質が最高
Gemini 2.5 Flash Image	✅	✅	❌	❌	✅	✅	画像生成が高速
Gemini 2.5 Flash	✅	✅	✅	✅	✅	❌	高速/低コスト

📊 選択のロジック: 画像生成が必要なら → Nano Banana Pro、高速な画像生成が必要なら → 2.5 Flash Image、推論能力を重視するなら → 3.1 Pro、低コストを優先するなら → 2.5 Flash。すべてのモデルは APIYI (apiyi.com) を通じて、統一されたインターフェースで呼び出し可能です。

ニーズに応じた Gemini モデルの推奨

利用シーン	推奨モデル	理由	月間コスト見積もり
企業レベルの推論/分析	Gemini 3.1 Pro	推論最強、1M コンテキスト	$100-500
プロフェッショナルな画像生成	Nano Banana Pro	4K 解像度、14 枚の参照画像	$50-200
低コストな推論	Gemini 2.5 Flash	高速、最低価格	$20-80
大量画像生成	Gemini 2.5 Flash Image	高速、大量生成に最適	$30-100
推論 + 画像生成の組み合わせ	3.1 Pro + Nano Banana Pro	それぞれの長所を活かす	$80-300

Gemini 3.1 Pro + Nano Banana Pro 連携ワークフロー

Gemini 3.1 Pro は直接画像を生成することはできませんが、Nano Banana Pro と連携させることで、それぞれの強みを最大限に引き出すことができます。

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 統一インターフェース
)

# ステップ1: 3.1 Pro でニーズを分析し、プロンプトを生成
analysis = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": """テックブログの記事用に画像を生成する必要があります。
記事のテーマ: AI エージェントが自律的に複雑なワークフローを完了させる
詳細な英語の画像生成プロンプトを作成してください。
要件: サイバーパンクスタイル、複数の AI エージェントが協力しているシーン"""
    }]
)
image_prompt = analysis.choices[0].message.content

# ステップ2: Nano Banana Pro で画像を生成
image_response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": image_prompt
    }]
)
# 生成された画像データを取得
print("画像が生成されました！")

この「推論 + 画像生成」の連携モードは、3.1 Pro の強力な推論能力を活用して画像プロンプトを最適化し、それを Nano Banana Pro に渡して実行するものです。単純なプロンプトで直接生成するよりも、はるかに質の高い結果が得られます。

🚀 高度な使い方: APIYI (apiyi.com) プラットフォームでは、同じ API キーを使用して任意のモデルの組み合わせを連携させることができます。3.1 Pro が「思考」を担当し、Nano Banana Pro が「描画」を担当する。これは現在、最も効率的で強力な AI 画像ワークフローの一つです。

よくある質問

Q1: Gemini 3.1 Proは画像を理解できますが、生成はできないというのは本当ですか？

はい、その通りです。Gemini 3.1 Pro Previewは、画像、音声、動画を入力として受け取り、分析や理解を行うことができますが、出力はテキストのみとなります。画像の内容説明、文字抽出、構図分析などは可能ですが、新しい画像を生成することはできません。画像の生成が必要な場合は、gemini-3-pro-image-preview (Nano Banana Pro) をご利用ください。どちらのモデルも APIYI (apiyi.com) プラットフォームで呼び出すことが可能です。

Q2: Nano Banana Proの正式版はいつリリースされますか？

現時点では正確な時期は決まっていません。Googleは、安定性が確認された後にGA（一般提供）バージョンをリリースする計画であると述べているのみです。現在のPreview版でも既に本番環境で使用可能ですが、APIの調整が行われる可能性があります。APIYI (apiyi.com) 経由で導入することをお勧めします。プラットフォーム側でバージョンの移行が自動的に処理されます。

Q3: gemini-3.1-pro-image-preview がリリースされる可能性はありますか？

現在、公式な情報はありません。Googleの推論モデルと画像モデルのラインアップは独立して進化しており、バージョン番号は同期していません。将来的に3.1バージョンの画像モデルが登場する可能性もあれば、直接より高いバージョンにスキップする可能性もあります。APIYI (apiyi.com) では、新しいモデルがリリースされ次第、最速でサポートする予定です。

Q4: プロジェクトで推論と画像生成の両方が必要な場合、どのような組み合わせが最適ですか？

推論、分析、プロンプトの最適化には Gemini 3.1 Pro を、画像生成には Nano Banana Pro を使用することをお勧めします。これら2つのモデルは、APIYI (apiyi.com) の統合インターフェースを通じて呼び出すことができ、APIキーも共通です。modelパラメータを切り替えるだけで、最強の推論能力と最強の画像生成能力を同時に活用できます。

開発者タイプ別 Gemini モデル選択アドバイス

開発者タイプ	よくある間違い	正しい選択	実践的なアドバイス
バックエンド API 開発者	画像インターフェースに 3.1 Pro を使用する	推論は 3.1 Pro、画像生成は Nano Banana Pro	ルーティング層で content_type に応じてモデルを振り分ける
フロントエンド/デザイナー	3.1 Pro の方がバージョンが高いから良いと思い込む	デザイン素材は一律 Nano Banana Pro を使用	まず 3.1 Pro でプロンプトを書き、次に Nano で画像を生成する
データアナリスト	画像モデルでデータを分析しようとする	チャート分析には 3.1 Pro を使用（画像入力に対応）	3.1 Pro の 1M コンテキストは大規模なレポートに最適
コンテンツクリエイター	画像モデルの存在を知らない	テキスト作成は 3.1 Pro、挿絵は Nano Banana Pro	ワークフローを連携させるのが最も効率的
個人開発者	画像機能のために間違った API を購入する	ニーズを確認してからモデルを選択する	APIYI (apiyi.com) でまず無料テストを行う

💰 節約のコツ: 「万が一画像生成が必要になるかもしれない」という理由だけで、高価なモデルプランを選択しないでください。推論と画像生成は独立した API 呼び出しであり、従量課金制です。APIYI (apiyi.com) プラットフォームを利用すれば、1つのアカウントを登録するだけで、すべてのモデルを同時に利用できます。

まとめ: Gemini 3.1 Pro 画像生成能力クイックチェック

質問	回答
Gemini 3.1 Pro は画像を生成できますか？	いいえ、テキスト出力のみです
Gemini 3.1 Pro は画像を分析できますか？	はい、画像/音声/動画の入力に対応しています
Googleの最新画像生成モデルは何ですか？	`gemini-3-pro-image-preview` (Nano Banana Pro)
画像モデルの正式版はありますか？	いいえ、まだ Preview 版です
3.1 バージョンの画像モデルはありますか？	いいえ、推論ラインと画像ラインは独立して進化しています
どのように組み合わせて使いますか？	3.1 Pro で推論 + Nano Banana Pro で画像生成

一言まとめ: Gemini 3.1 Pro Preview は推論の王者ですが画像は描けません。一方、Nano Banana Pro は画像生成のエキスパートですが、推論能力は 3.1 Pro に及びません。2つのモデルの役割を分担させ、APIYI（apiyi.com）を通じて連携させるのが最適解です。

Gemini 3.1 Pro 画像能力に関するよくある誤解の解消

誤解	事実
「3.1 Pro は何でもできる」	画像、音声、動画の生成はできません
「バージョン番号が高い＝機能がより豊富」	3.1 Pro（推論ライン）と Nano Banana Pro（画像ライン）は異なる製品です
「Preview 版は本番環境で使えない」	両方の Preview モデルとも安定しており、本番環境で利用可能です
「正式版が出るまで待つ」	正式版のリリース時期は未定です。今すぐ始めることをお勧めします
「公式 API を使わなければならない」	APIYI（apiyi.com）経由の方が便利で、一元管理が可能です

参考文献

Google 公式ブログ: Gemini 3.1 Pro リリース告知
- リンク: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
- 説明: 3.1 Pro がテキスト出力モデルであることを明記
Google DeepMind: Gemini 3.1 Pro モデルカード
- リンク: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
- 説明: 詳細な技術仕様、出力モダリティは Text Only
Google DeepMind: Nano Banana Pro (Gemini Image) 製品ページ
- リンク: deepmind.google/models/gemini-image/pro
- 説明: 画像生成モデルの全機能紹介
Google AI ドキュメント: Gemini API モデルリスト
- リンク: ai.google.dev/gemini-api/docs/models
- 説明: 利用可能なすべてのモデルとその入出力機能
Google AI ドキュメント: 画像生成ガイド
- リンク: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
- 説明: Nano Banana Pro 画像生成 API の使用チュートリアル

📝 著者: APIYI Team | 技術交流については APIYI（apiyi.com）をご覧ください
📅 更新日: 2026 年 2 月 20 日
🏷️ キーワード: Gemini 3.1 Pro 画像生成, Nano Banana Pro, gemini-3-pro-image-preview, AI 画像モデル, モデル選定

Gemini 3.1 Proは画像を生成できますか？テキストモデルと画像モデルを見分けるための3つの重要な違い

Gemini 3.1 Pro Preview が画像生成できない理由

Gemini 3.1 Pro のモデル定義

Gemini 3.1 Pro の入出力機能

画像生成にはどの Gemini モデルを使うべきか

なぜ Nano Banana Pro を選ぶのか

Gemini 3.1 Pro と Nano Banana Pro の3つの決定的な違い

違い 1: 出力モダリティが完全に異なる

違い 2: 活用シーンが完全に異なる

違い 3: API 呼び出し方法とレスポンス形式が異なる

Gemini 画像モデルのバージョンの変遷と将来展望

現在の Gemini 画像モデルのステータス

推論ラインと画像ラインは独立して進化している

今後の展望

よくある混同シーンと正しい対処法

混同 1: 3.1 Pro で画像生成インターフェースを呼び出す

混同 2: Nano Banana Pro を推論タスクに使用する

混同 3: 3.1 Pro が Nano Banana Pro のアップグレード版だと思い込む

Gemini モデルファミリー能力早見表

ニーズに応じた Gemini モデルの推奨

Gemini 3.1 Pro + Nano Banana Pro 連携ワークフロー

よくある質問

開発者タイプ別 Gemini モデル選択アドバイス

まとめ: Gemini 3.1 Pro 画像生成能力クイックチェック

Gemini 3.1 Pro 画像能力に関するよくある誤解の解消

参考文献

Google AI Studioの制限問題を解決する5つの方法 – 2026年完全ガイド

OpenClawのウェブ検索を設定する3つの方法：パーソナルアシスタントをより強力にする

Moltbook 是什么？AI 专属社交网络完全指南：15 万 AI Agent 的狂欢

Grok 4.20 Beta 4 Agents マルチエージェント協調システムの5つのコア能力をマスターする

Nano Banana Pro API が重くて遅い？2026年1月のGoogleリスクコントロール事案の解説と Seedream 4.5 代替案

MiniMax-M2.5 で SWE-Bench 80.2% のコーディング能力を実現：2つのバージョンの API 連携と実践ガイド

Gemini 3.1 Pro Preview が画像生成できない理由

Gemini 3.1 Pro のモデル定義

Gemini 3.1 Pro の入出力機能

画像生成にはどの Gemini モデルを使うべきか

なぜ Nano Banana Pro を選ぶのか

Gemini 3.1 Pro と Nano Banana Pro の3つの決定的な違い

違い 1: 出力モダリティが完全に異なる

違い 2: 活用シーンが完全に異なる

違い 3: API 呼び出し方法とレスポンス形式が異なる

Gemini 画像モデルのバージョンの変遷と将来展望

現在の Gemini 画像モデルのステータス

推論ラインと画像ラインは独立して進化している

今後の展望

よくある混同シーンと正しい対処法

混同 1: 3.1 Pro で画像生成インターフェースを呼び出す

混同 2: Nano Banana Pro を推論タスクに使用する

混同 3: 3.1 Pro が Nano Banana Pro のアップグレード版だと思い込む

Gemini モデルファミリー能力早見表

ニーズに応じた Gemini モデルの推奨

Gemini 3.1 Pro + Nano Banana Pro 連携ワークフロー

よくある質問

開発者タイプ別 Gemini モデル選択アドバイス

まとめ: Gemini 3.1 Pro 画像生成能力クイックチェック

Gemini 3.1 Pro 画像能力に関するよくある誤解の解消

参考文献

類似投稿