建築設計院がNano Banana Proでパースを一括生成：6ステップで構築するAI支援設計ワークフロー

作者注：建築設計事務所が Nano Banana Pro API を活用して、コンセプトパース、コンペ案の比較図、プレゼン資料用画像を効率的に一括生成する方法。実測コストは公式サイトのわずか 20% です。

建築家は日々、膨大な数のコンセプトスケッチ、パース、プレゼン資料を作成する必要がありますが、従来のレンダリング工程は時間がかかり、コストも高額です。本記事では、Nano Banana Pro API を使用して建築パースを一括生成し、設計事務所がスケッチからレンダリングまでの全工程を迅速に完了させる方法を紹介します。

コアバリュー: この記事を読み終える頃には、建築設計シーンにおける AI 画像生成ワークフローをマスターし、一括出力、コスト管理、品質の安定化を実現できるようになります。

Nano Banana Pro 建築設計アプリケーションの重要ポイント

Nano Banana Pro の技術的優位性

Nano Banana Pro は、Google DeepMind が Gemini 3 Pro をベースに開発した画像生成モデルです。従来の拡散モデル（Imagen 3 など）とは異なり、マルチモーダルアーキテクチャを採用しているため、複雑な建築設計の指示をより深く理解することができます。

このモデルは、LMSYS Chatbot Arena の画像生成ランキングで最高 ELO スコアを獲得して首位に立ちました。特に、正確な空間関係、材質の質感、光影効果を含む建築シーンの生成において非常に優れています。一括でコンセプト図を作成する必要がある設計事務所にとって、その安定した出力品質と効率的な API 呼び出し能力は大きな競争力となります。

なぜ建築設計事務所に API 導入が必要なのか

従来の AI 画像生成ツール（Midjourney や DALL-E のウェブ版など）には、明確な効率のボトルネックがあります。一度に 1 枚しか生成できず、プロンプトのコピー＆ペーストを繰り返す必要があり、内部システムとの統合も困難です。API を導入することで、設計事務所は以下のメリットを享受できます。

• 一括生産の実現: 50〜100 件の生成タスクを一度に送信し、自動でキュー処理。
• システム連携: BIM ソフトやプロジェクト管理システムと連携し、ワークフローを自動化。
• コスト管理: 従量課金制により、サブスクリプション制の無駄を排除。
• データセキュリティ: エンタープライズ級の API 呼び出しにより、機密性の高い設計案の外部流出を防止。

Nano Banana Pro 建築設計クイックスタートガイド

最小限の構成例

以下は、最もシンプルな建築パース（完成予想図）の生成方法です。わずか10行のコードで実行できます。

import google.generativeai as genai
from PIL import Image
import io

# APIYI への接続設定
genai.configure(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    transport="rest",
    client_options={"api_endpoint": "https://vip.apiyi.com"}
)

# 建築パースの生成
model = genai.GenerativeModel("nano-banana-pro")
response = model.generate_content(
    "モダンミニマリストスタイルの住宅建築、白い打ち放しコンクリートの外壁、大面積の床から天井までのガラス窓、"
    "周囲を囲む緑の景観、夕暮れ時の暖色の照明、建築写真スタイル、4K高画質"
)

# 画像の保存
if response.candidates[0].content.parts[0].inline_data:
    image_data = response.candidates[0].content.parts[0].inline_data.data
    image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    image.save("architecture_render.png")

import google.generativeai as genai
from PIL import Image
import io
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Dict
import json

class ArchitectureImageGenerator:
    """
    建築設計パース一括生成ツール
    並列リクエスト、進捗追跡、エラー再試行に対応
    """

    def __init__(self, api_key: str):
        # APIYI 接続ポイントの設定
        genai.configure(
            api_key=api_key,
            transport="rest",
            client_options={"api_endpoint": "https://vip.apiyi.com"}
        )
        self.model = genai.GenerativeModel("nano-banana-pro")

    def generate_single(self, prompt: str, output_path: str) -> bool:
        """単一画像の生成"""
        try:
            response = self.model.generate_content(prompt)
            if response.candidates[0].content.parts[0].inline_data:
                image_data = response.candidates[0].content.parts[0].inline_data.data
                image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
                image.save(output_path)
                return True
        except Exception as e:
            print(f"生成失敗: {e}")
        return False

    def batch_generate(self, prompts: List[Dict], output_dir: str) -> List[str]:
        """
        建築パースの一括生成

        Args:
            prompts: name と prompt を含む辞書のリスト
            output_dir: 出力ディレクトリ
        Returns:
            正常に生成されたファイルのパスリスト
        """
        results = []
        for i, item in enumerate(prompts):
            output_path = f"{output_dir}/{item['name']}.png"
            print(f"生成中 [{i+1}/{len(prompts)}]: {item['name']}")

            if self.generate_single(item['prompt'], output_path):
                results.append(output_path)
                print(f"✓ 完了: {output_path}")
            else:
                print(f"✗ 失敗: {item['name']}")

        return results


# 使用例：複数案の比較検討用画像の一括生成
if __name__ == "__main__":
    generator = ArchitectureImageGenerator("YOUR_API_KEY")

    # 複数の設計案を定義
    design_schemes = [
        {
            "name": "scheme_A_modern",
            "prompt": "モダニズム様式のオフィスビル、ガラスカーテンウォールのファサード、"
                     "幾何学的な形状の重なり、屋上庭園、日中の自然光、"
                     "建築写真スタイル、4K高解像度レンダリング"
        },
        {
            "name": "scheme_B_neoclassic",
            "prompt": "ネオクラシック様式のオフィスビル、石材のファサード、"
                     "左右対称の構成、エントランスポーチ、柱廊装飾、"
                     "夕方の照明効果、建築写真スタイル、4K高解像度レンダリング"
        },
        {
            "name": "scheme_C_sustainable",
            "prompt": "サステナブル設計のオフィスビル、垂直緑化のファサード、"
                     "ソーラーパネルの屋根、雨水利用システム、"
                     "自然采光の中庭、建築写真スタイル、4K高解像度レンダリング"
        }
    ]

    # 一括生成の実行
    results = generator.batch_generate(design_schemes, "./renders")
    print(f"\n一括生成が完了しました。合計 {len(results)} 枚の画像を出力しました。")

アドバイス: APIYI (apiyi.com) を通じて Nano Banana Pro API のアクセス権を取得することをお勧めします。プラットフォームで利用量No.1の主力モデルであり、大量の運用リソースで維持されています。安定した商用利用、公式転送の保証、速度制限なし、そして公式サイトの約80%オフという低価格を実現しています。

Nano Banana Pro 建築設計の活用シーン

6つのコア・ユースケース

建築設計プロンプト作成ガイド

高品質な建築パースを生成するためのプロンプト（提示词）は、以下の構造に従って記述してください。

基本構成: [建築タイプ] + [スタイルの特徴] + [材質の解説] + [環境・雰囲気] + [撮影アングル] + [画質要件]

優れたプロンプトの例:

都市のウォーターフロントに位置する文化芸術センター、パラメトリックな曲面造形デザイン、
白色のUHPC（超高性能コンクリート）外壁、
低反射の大型ガラスカーテンウォール、
建築のボリュームが階段状に後退して展望テラスを形成、
夕暮れ時の黄金色の光、水面への映り込み、
広場側からのアイレベルでの撮影、
建築写真スタイル、4K超高画質レンダリング

Nano Banana Pro 価格・性能比較

コスト計算の例

ある中規模の設計事務所が、月に500枚のコンセプトパースを生成する必要があると仮定します。

APIYI 経由で導入することで、年間コストを 1,100ドル 以上削減しつつ、より高い4K解像度と一括生成機能を手に入れることができます。

コストの優位性: APIYI プラットフォームは、1Kから4Kまで同一価格という料金戦略を採用しています。1Kでも4Kでも生成1回あたり0.05ドルという価格は、業界内でも非常に競争力があります。

Nano Banana Pro 実践ワークフロー

設計事務所向け AIパース作成ワークフロー 6ステップ

ステップ1：要件の分解

• パースの用途（コンセプト提示、案の比較検討、コンペのプレゼンなど）を明確にする
• 出力枚数と解像度の要件を決定する
• 表現すべき設計のポイント（素材感、光の入り方など）を整理する

ステップ2：プロンプトのテンプレート化

• プロジェクト専用のプロンプトテンプレートライブラリを作成する
• 再利用可能なスタイル記述ワードを抽出する
• シーン別のパラメータセット（アスペクト比、ライティングなど）をあらかじめ設定する

ステップ3：一括生成

• APIを使用して一括で生成タスクを実行する
• 適切な並列数を設定する（5〜10並列を推奨）
• 出力ファイルを自動的に保存し、ルールに従って名前を付ける

ステップ4：選別と最適化

• 一括生成された結果を素早くブラウジングする
• 設計意図に合致する画像を選別する
• 優れた結果が得られたプロンプトを記録し、今後の再利用に備える

ステップ5：二次ブラッシュアップ

• 選択した画像の局所的な最適化を行う
• Image-to-Image（i2i）機能を使用して細部を微調整する
• 一連のパースのスタイルの一貫性を保持する

ステップ6：統合と出力

• 色調補正やレタッチなどのポストプロセスを統一する
• プレゼンテーションの論理構成に合わせて画像を並べる
• 印刷やスクリーン投影に適した形式で書き出す

従来のレンダリングツールとの連携

Nano Banana Proは、従来の3Dレンダリングフローを完全に置き換えるものではなく、設計初期段階の素早い検証ツールとして機能します。推奨される連携パターンは以下の通りです。

よくある質問

まとめ

建築設計における Nano Banana Pro 活用の重要ポイント：

1. 4K ネイティブ解像度: 大型展示パネルや高画質な報告書のニーズを満たし、1枚あたりわずか $0.05
2. 一括生成能力: API 連携によるワークフローの自動化を実現し、1日で数百枚のパースを出力可能
3. 顕著なコストメリット: APIYI プラットフォーム経由での導入により、価格は公式サイトの 20% 程度に抑えられ、年間で数千ドル以上の節約が可能
4. 従来ツールとの協調: 設計初期の迅速な検証ツールとして、専門的なレンダリングソフトを補完する形で使用

大量のコンセプトパースを必要とする建築設計事務所にとって、Nano Banana Pro は現在最もコストパフォーマンスの高い AI 画像生成ソリューションです。

API アクセス権の取得には APIYI apiyi.com をお勧めします。安定したサービス、公式ルートの保証、速度制限なしのアクセスを提供しており、Nano Banana Pro の利用において国内トップクラスのシェアを誇る主要チャネルです。

📚 参考文献

⚠️ リンク形式の説明: すべての外部リンクは 資料名: domain.com 形式を使用しています。コピーには便利ですが、SEOウェイトの流出を避けるため、ハイパーリンクにはなっていません。

1. Google AI 画像生成ドキュメント: 公式API呼び出しガイド

   • リンク: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 説明: 完全なAPIパラメータと呼び出し例が含まれています

2. APIYI Nano Banana Pro 専属ページ: 中国語導入ドキュメント

   • リンク: apiyi.com
   • 説明: 中国語ドキュメント、コード例、料金説明を提供しています

3. オンライン体験入口: コード不要でテスト可能

   • リンク: imagen.apiyi.com
   • 説明: Webブラウザ上で直接 Nano Banana Pro の画像生成効果を体験できます

4. サンプルコードのダウンロード: 完全な開発リファレンス

   • リンク: xinqikeji.feishu.cn/wiki/W4vEwdiCPi3VfTkrL5hcVlDxnQf
   • 説明: Python、Node.jsなど、多言語による呼び出し例が含まれています

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄での建築AIパースの使用感に関する議論を歓迎します。詳細な資料は APIYI apiyi.com 技術コミュニティをご覧ください。