Nano Banana Proで科学研究メカニズム図を描く：5つのシーンの実践プロンプト + API呼び出し方法

著者注：Nano Banana Proを使用して、科学研究のメカニズム図、パスウェイ図、実験フローチャートなどの学術イラストを生成する方法を詳しく解説します。完全なプロンプトテンプレートとAPI呼び出しコードが付属しており、APIYIプラットフォーム経由なら1枚わずか0.05ドルで利用可能です。

SCI論文の図を1枚作成するのに、以前はデザイナーを探したり、BioRenderを使って手動でパーツを組み合わせたりするのに数日かかっていました。しかし今、Nano Banana Proを使えば、テキストの説明から正確な注釈付きの科学研究メカニズム図を直接生成できます。テキストレンダリングの正確性は97%を超え、タンパク質名、パスウェイのラベル、バイリンガルの注釈もすべて正しくレンダリングされ、文字化けの心配もありません。

核心価値：この記事を読み終える頃には、5つの主要な科学研究作図シーンに対応した完全なプロンプトテンプレートと、APIYIを通じて1枚0.05ドルでNano Banana Pro APIを呼び出し、一括生成するための完全なコードを習得できます。

Nano Banana Pro 学術図版作成のコア能力

なぜ学術図版作成に Nano Banana Pro が選ばれるのか？

学術図版は AI 画像ツールに対して非常に高い要求を突きつけます。単に見た目が美しいだけでなく、正確なテキスト注釈、正しい専門用語、そして明確な情報の階層構造が求められます。これこそが、Nano Banana Pro が他のツールに対して持っている決定的な優位性です。

同種のツールと比較すると、DALL-E 3 は解剖図のリアルさでわずかに勝りますが、大量の科学的注釈を含む複合図を処理する際にテキストの間違いが頻発します。Midjourney は芸術的なスタイルを得意としますが、注釈能力が弱いです。Adobe Firefly は商業デザインのシーンに偏っています。Nano Banana Pro は、科学的なテキストレンダリングと専門知識の理解の両方で高い水準に達している、現在唯一の AI 画像モデルです。

Google はまた、同じモデルセットに基づいた PaperBanana フレームワークをリリースしました。これは、手法の記述テキストから学術的な挿絵を自動生成するために設計されたもので、NeurIPS 2025 の 584 個のサンプルでシステムテストが行われており、学術シーンにおける戦略的な位置付けが伺えます。

研究用作図の5つの活用シーンとプロンプトテンプレート

シーン1：細胞シグナル伝達経路のメカニズム図

活用シーン：細胞生物学や分子生物学の論文における、シグナル伝達経路やタンパク質のリン酸化経路の図示。

プロンプトテンプレート：

Create a scientific mechanism diagram illustrating the MAPK/ERK signaling pathway.
Style: Clean white background academic illustration, suitable for SCI publication.
Layout: Vertical cascade flow from top (receptor) to bottom (nucleus).
Elements:
- Cell membrane at top with RTK receptor labeled "EGFR"
- Signal cascade: RAS → RAF → MEK → ERK with phosphorylation arrows
- Each protein shown as rounded rectangle with proper label
- Arrow styles: solid for activation, dashed for inhibition
- Nucleus at bottom with transcription factor labeled "ELK1"
Colors: Blue for membrane proteins, green for cytoplasmic kinases, red for nuclear targets
Text: All labels in English, 12pt equivalent, clearly legible
Resolution: 4K, aspect ratio 3:4

中国語簡略版プロンプト（参考）：

绘制 MAPK/ERK 信号通路机制图，学术论文插图风格，白色背景。
从上到下纵向排列：细胞膜（含 EGFR 受体）→ RAS → RAF → MEK → ERK → 细胞核（ELK1）。
每个蛋白质用圆角矩形表示，标注清晰，激活箭头实线，抑制箭头虚线。
蓝色膜蛋白，绿色胞质激酶，红色核转录因子。4K 分辨率，3:4 比例。

💡 ヒント：分子経路図を作成する場合、プロンプト内で各ノードのタンパク質名を明確に指定することをお勧めします。Nano Banana Proは専門用語を正確にレンダリングします。APIYI（apiyi.com）経由で呼び出すと、4K解像度の経路図1枚あたりわずか0.05ドルで作成でき、複数のバリエーションを一括生成してもコストを非常に低く抑えられます。

シーン2：実験フローチャート（Experimental Workflow）

活用シーン：メソッド（手法）セクションにおける、実験手順、サンプル処理フロー、機器の操作シーケンスの展示。

プロンプトテンプレート：

Design a scientific experimental workflow diagram for RNA-seq analysis pipeline.
Style: Professional flowchart, dark blue background (#0f172a), white and light blue elements.
Steps (left to right, 6 steps):
1. "Sample Collection" - test tube icon
2. "RNA Extraction" - spiral RNA icon
3. "Library Preparation" - fragment icons
4. "Sequencing" - chip/sequencer icon
5. "Bioinformatics Analysis" - computer/code icon
6. "Data Visualization" - chart icon
Each step: rounded rectangle box, icon above, step name below, connected by arrows
Color coding: wet lab steps in blue, computational steps in purple
Add percentage labels for typical time allocation at each step
4K resolution, 16:9 aspect ratio, publication quality

シーン3：細胞生物学の構造イラスト

活用シーン：教材やレビュー論文における、細胞小器官の構造、組織解剖、細胞内局在の展示。

プロンプトテンプレート：

Create a detailed cell biology illustration showing mitochondrial structure and function.
Style: Scientific textbook illustration, clean white background.
Main elements:
- Cross-section view of mitochondrion (oval shape, 60% of frame)
- Outer membrane and inner membrane clearly labeled
- Cristae structure visible with labels
- ATP synthase complexes on inner membrane (labeled "ATP Synthase")
- Electron transport chain components (Complex I-IV) on inner membrane
- Matrix labeled with "TCA Cycle" and Krebs cycle intermediates
- Small arrows showing electron flow and proton gradient
- Legend box (bottom right): color key for different components
Text: All anatomical labels in English, bilingual caption below in Chinese and English
4K resolution, 4:3 aspect ratio

重要なプロンプトのコツ：細胞構造を記述する際、「断面図（cross-section view）」を指定すると内部構造をより効果的に表現できます。また、「2ヶ国語キャプション（bilingual caption）」を加えることで、国際的な学術誌への投稿にも活用しやすくなります。

シーン4：データ可視化インフォグラフィック

活用シーン：結果の提示やグラフィカルアブストラクトにおいて、複雑なデータ関係を直感的なビジュアルチャートに変換。

プロンプトテンプレート：

Create a scientific infographic summarizing CRISPR-Cas9 gene editing efficiency data.
Style: Modern scientific infographic, dark background (#1a1a2e), high contrast.
Layout: 2x2 grid of mini-charts:
Top-left: Bar chart "Editing Efficiency by Cell Type" - HEK293/iPSC/T-cell/Primary Neuron
Top-right: Pie chart "Off-target Distribution" - 3 categories with percentages
Bottom-left: Line graph "Efficiency Over Time (Days 1-14)" - two conditions
Bottom-right: Comparison table "sgRNA Design Methods" - 3 methods, 3 metrics
Color scheme: Blue (#3b82f6) for primary data, Green (#10b981) for positive results
All axis labels, titles, and data values visible and correctly spelled
Include figure title at top: "CRISPR-Cas9 Editing Performance Summary"
4K resolution, 16:9 aspect ratio

シーン5：2ヶ国語対応の学術ポスター

活用シーン：学会発表や研究展示において、英語と日本語（または他言語）を同時に提示する必要がある専門的なポスター。

プロンプトテンプレート：

Design a bilingual academic conference poster for a cancer immunotherapy study.
Style: Professional academic poster, dark navy background, white and gold accents.
Layout (top to bottom):
- Title bar: "Targeting PD-L1 in Triple-Negative Breast Cancer" (English)
          "靶向 PD-L1 治疗三阴性乳腺癌" (Chinese, below English)
- Author line: "[Author Names] · [Institution] · [Conference Name] 2026"
- 3-column body:
  Left: "Background / 研究背景" - 3 bullet points each language
  Middle: Central mechanism diagram (simplified PD-1/PD-L1 pathway)
  Right: "Results / 研究结果" - 2 key bar charts with bilingual labels
- Bottom: "Conclusion / 结论" banner with key finding
- QR code (bottom right) with caption "Scan for full paper"
Colors: Navy #0f172a background, gold #f59e0b accents, white text
All Chinese and English text must be correctly rendered and readable
4K resolution, 2:3 portrait aspect ratio (A0 poster format)

Nano Banana Pro 研究用作図 API クイックスタート

環境準備

pip install google-generativeai pillow

最小限の呼び出し例（メカニズム図を1枚生成）

import google.generativeai as genai
import base64

# 通过 APIYI 调用，价格 $0.05/张（官网 $0.24）
genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")

prompt = """
Create a scientific MAPK/ERK signaling pathway diagram.
White background, academic publication style.
Show: EGFR → RAS → RAF → MEK → ERK → ELK1 cascade.
Each protein labeled clearly, arrows show activation/inhibition.
4K resolution, 3:4 aspect ratio, SCI journal quality.
"""

response = model.generate_content(
    prompt,
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        resolution="4K",
        aspect_ratio="3:4"
    )
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("mapk_pathway.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
        print("机制图已生成：mapk_pathway.png")

🚀 クイックスタート：APIYI（apiyi.com）でアカウント登録してAPIキーを取得し、上記のコードの YOUR_APIYI_KEY を置き換えるだけで実行できます。プラットフォームでは無料トライアル枠も提供されており、5分以内に最初の研究用図版を生成できます。

import google.generativeai as genai
import base64
import os
import time
from typing import Optional

# 初始化客户端 - APIYI apiyi.com，$0.05/张
genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)
model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")


def generate_scientific_figure(
    prompt: str,
    output_filename: str,
    resolution: str = "4K",
    aspect_ratio: str = "4:3",
    max_retries: int = 3
) -> Optional[str]:
    """
    生成科研图表

    Args:
        prompt: 图表描述（英文效果更佳）
        output_filename: 输出文件名（.png）
        resolution: 1K / 2K / 4K
        aspect_ratio: 16:9 / 4:3 / 3:4 / 1:1
        max_retries: 失败重试次数

    Returns:
        成功返回文件路径，失败返回 None
    """
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = model.generate_content(
                prompt,
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"],
                    resolution=resolution,
                    aspect_ratio=aspect_ratio
                )
            )
            for part in response.candidates[0].content.parts:
                if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
                    os.makedirs(os.path.dirname(output_filename) or ".", exist_ok=True)
                    with open(output_filename, "wb") as f:
                        f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
                    return output_filename
        except Exception as e:
            print(f"  尝试 {attempt + 1}/{max_retries} 失败: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(5)
    return None


# 预定义科研图表任务列表
FIGURE_TASKS = [
    {
        "name": "MAPK信号通路图",
        "filename": "figures/fig1_mapk_pathway.png",
        "resolution": "4K",
        "aspect_ratio": "3:4",
        "prompt": """
        Scientific diagram: MAPK/ERK signaling pathway.
        White background, academic style.
        Top to bottom: EGFR receptor → RAS (GTP-bound) → RAF → MEK1/2 → ERK1/2 → nucleus (ELK1, c-Fos).
        Each component: rounded rectangle, bold protein name label.
        Activation arrows: solid black. Phosphorylation: circled 'P' symbol in red.
        Color: blue membrane, green cytoplasm proteins, red nuclear targets.
        Add "MAPK/ERK Signaling Pathway" title at top.
        Publication quality, 4K.
        """
    },
    {
        "name": "RNA-seq实验流程图",
        "filename": "figures/fig2_rnaseq_workflow.png",
        "resolution": "4K",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "prompt": """
        Scientific workflow diagram: RNA-seq analysis pipeline.
        Dark blue background, white icons and text.
        6 steps left to right with connecting arrows:
        1. Sample Collection (test tube icon)
        2. RNA Extraction (helix icon)
        3. Library Prep (fragment icon)
        4. Sequencing (chip icon)
        5. Bioinformatics (terminal icon)
        6. Visualization (chart icon)
        Steps 1-4 in blue (wet lab), steps 5-6 in purple (computational).
        Each step: icon + step name + time estimate below.
        Title: "RNA-seq Analysis Workflow". 4K, 16:9.
        """
    },
    {
        "name": "线粒体结构图",
        "filename": "figures/fig3_mitochondria.png",
        "resolution": "4K",
        "aspect_ratio": "4:3",
        "prompt": """
        Scientific cell biology illustration: mitochondrion cross-section.
        White background, textbook illustration style.
        Detailed cross-section showing: outer membrane, inner membrane, cristae,
        matrix with TCA cycle label, ATP synthase complexes (labeled) on inner membrane,
        electron transport chain (Complex I-IV, labeled individually).
        Small curved arrows showing proton gradient and electron flow.
        Legend bottom-right: color key.
        Bilingual labels: English primary, Chinese translation in parentheses.
        Title: "Mitochondrial Structure and Function / 线粒体结构与功能".
        4K, 4:3 ratio.
        """
    },
]


def batch_generate_figures(tasks: list, output_dir: str = "figures") -> dict:
    """批量生成科研图表"""
    results = {"success": [], "failed": []}
    total = len(tasks)

    print(f"\n开始批量生成 {total} 张科研图表...")
    print(f"平台: APIYI apiyi.com | 单价: $0.05/张 | 预计总成本: ${total * 0.05:.2f}\n")

    for i, task in enumerate(tasks, 1):
        print(f"[{i}/{total}] 正在生成: {task['name']}")
        path = generate_scientific_figure(
            prompt=task["prompt"],
            output_filename=task.get("filename", f"{output_dir}/figure_{i:02d}.png"),
            resolution=task.get("resolution", "4K"),
            aspect_ratio=task.get("aspect_ratio", "4:3")
        )
        if path:
            results["success"].append({"name": task["name"], "path": path})
            print(f"  ✓ 完成: {path}")
        else:
            results["failed"].append(task["name"])
            print(f"  ✗ 失败: {task['name']}")
        # 避免触发速率限制
        if i < total:
            time.sleep(2)

    print(f"\n生成完毕: 成功 {len(results['success'])} 张，失败 {len(results['failed'])} 张")
    print(f"实际成本: ${len(results['success']) * 0.05:.2f}")
    return results


if __name__ == "__main__":
    results = batch_generate_figures(FIGURE_TASKS)

💰 コスト比較：20枚の研究用図版（論文1本分の図版セット）を生成する場合、Google公式では4.80ドルかかりますが、APIYI（apiyi.com）経由ならわずか1.00ドルで済み、79%のコスト削減になります。頻繁な修正や試行錯誤が必要な研究シーンにおいて、このコストメリットは非常に顕著です。

科学研究用イラストプロンプトの高度なテクニック

プロンプト構成の公式

高品質な科学イラストのプロンプト = テーマ定義 + スタイル仕様 + 要素リスト + 注釈要件 + 解像度パラメータ

よくある間違いと修正方法

問題 1：テキスト注釈の位置の乱れ

❌ 誤ったプロンプト: "label the proteins"
✅ 修正後のプロンプト: "Each protein shown as rectangle with bold label text centered inside,
              all labels: Arial 12pt equivalent, black text on white background"

問題 2：パスウェイ（経路）の方向の混乱

❌ 誤ったプロンプト: "show the signaling cascade"
✅ 修正後のプロンプト: "Top-to-bottom vertical flow: step 1 at top → step 2 → step 3 at bottom,
              directional arrows pointing downward between each component"

問題 3：色の判別がしにくい

❌ 誤ったプロンプト: "use different colors for each component"
✅ 修正後のプロンプト: "Color coding: membrane proteins #3b82f6 (blue), cytoplasmic #10b981 (green),
              nuclear #f97316 (orange), inhibitory elements #ef4444 (red)"

分野・シーン別の推奨解像度とアスペクト比

科学図表のアスペクト比はレイアウトの効果に直接影響します。以下に投稿シーン別の推奨パラメータをまとめました。

プロンプトから出版まで：論文図表作成の完全ワークフロー

細胞生物学の論文を例に、図表作成の全プロセスを解説します。

Step 1：図表構成の計画（APIコストなし）

必要な図表の種類と数量を決定：
- Figure 1: 研究モデルのメカニズム図（シグナル伝達経路）→ 3:4 縦型
- Figure 2: 実験デザインのフローチャート → 16:9 横型
- Figure 3A-C: データ結果のマルチパネル図 → 16:9、2×3 レイアウト
- Supplementary: 細胞構造の模式図 × 2 → 4:3
計6枚、APIYI での総コスト：約$0.30

Step 2：1枚ずつの生成と反復（1回につき $0.05）

# 生成 → チェック → プロンプト修正 → 再生成
# 典型的な反復回数：1枚につき2-3回、1枚あたりの総コスト $0.10-0.15

Step 3：正確性の確認（必須ステップ）

KEGG / UniProt / Reactome などのデータベースと照合：
- タンパク質名のスペル ✓
- 経路の方向と矢印の意味 ✓
- 相互作用関係の正確性 ✓

Step 4：フォーマット処理

4K PNG → 学術誌が要求する 300 DPI TIFF（GIMPやPhotoshopで変換）
ベクター画像が必要な場合：PNGをAdobe Illustratorにインポートしてトレース

🎯 効率の比較：従来の手作業で論文用図表6枚を作成するには2〜5営業日かかりますが、Nano Banana Pro + APIYI を使用すれば、全工程を約2〜4時間、コスト1ドル未満で完了できます。APIYI（apiyi.com）でAPIキーを取得し、本記事のテンプレートを直接活用して、論文準備期間を大幅に短縮することをお勧めします。

プラットフォーム価格と API の比較

🎯 選択のアドバイス：研究者や研究室の皆様にとって、論文の修正プロセスでは図表の微調整を繰り返すことが多く、一括生成の需要が高くなります。最小コストで効率よく一括出図を行うには、APIYI (apiyi.com) 経由での利用をお勧めします。このプラットフォームはGoogleネイティブのGeminiフォーマットをサポートしているため、面倒なフォーマット変換が不要で、本記事のすべてのコード例をそのまま利用できます。

よくある質問

Create a multi-panel scientific figure (2 rows × 3 columns, labeled A-F):
Panel A (top-left): [描述A图内容]
Panel B (top-center): [描述B图内容]
Panel C (top-right): [描述C图内容]
Panel D (bottom-left): [描述D图内容]
Panel E (bottom-center): [描述E图内容]
Panel F (bottom-right): [描述F图内容]
Each panel: white background, bold letter label top-left (A, B, C...),
thin gray border between panels, consistent color scheme.
4K resolution, 16:9 aspect ratio.

まとめ

Nano Banana Pro を学術描画に活用する際の核心的なポイントは以下の通りです。

1. 文字の精度が最大の強み：97% 以上の多言語正確率を誇り、タンパク質名やパスウェイのラベルを正確にレンダリングできます。これは他の同種のツールよりも優れています。
2. 5 つのシーン別プロンプト構造：シグナル伝達経路図には「垂直カスケードフロー」テンプレート、実験フローチャートには「水平ステップフロー」、複合図には明確なパネルレイアウト指定といった使い分けが重要です。
3. コストパフォーマンスなら APIYI：1 枚あたり $0.05（公式サイトは $0.24）。論文用の図をまとめて生成する場合、コストを 79% 削減でき、Google ネイティブ形式での直接呼び出しもサポートしています。
4. 投稿前の正確性チェックを忘れずに：AI 画像には専門的な細部で誤りが含まれる可能性があるため、必ず権威あるデータベースと照らし合わせて検証してください。

APIYI (apiyi.com) を活用して学術描画の自動化ワークフローを構築することをお勧めします。この記事のコードをテンプレートとして保存し、必要に応じてプロンプトを差し替えてバッチ生成することで、論文作成の効率を劇的に向上させることができます。

参考文献

1. Google Gemini API 画像生成ドキュメント

   • リンク：ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 説明：Nano Banana Pro 公式パラメータ説明。科学画像生成のベストプラクティスを含みます。

2. Google PaperBanana フレームワーク紹介

   • リンク：the-decoder.com/googles-paperbanana-uses-five-ai-agents-to-auto-generate-scientific-diagrams
   • 説明：学術用イラスト自動生成に向けた、Google のマルチエージェントフレームワークに関する技術詳細。

3. Nano Banana Pro ライフサイエンス分野における活用評価

   • リンク：intuitionlabs.ai/articles/gemini-nano-banana-pro-life-sciences
   • 説明：細胞生物学、分子生物学のシナリオを対象としたシステム性能評価。

4. APIYI プラットフォーム接続ドキュメント

   • リンク：docs.apiyi.com
   • 説明：API キーの取得、Gemini ネイティブ形式の接続手順、および料金詳細。

著者：技術チーム
技術交流：コメント欄であなたの科学研究イラスト作品をぜひ共有してください。さらなる AI 作図テクニックについては、APIYI（apiyi.com）技術コミュニティをご覧ください。