Nano Banana Pro 2026年1月のポリシー改定を解説：IMAGE_SAFETYフィルタリングと著名なIP制限の2大変化

Google傘下のAI画像生成サービス「Nano Banana Pro」は、2026年1月末（1月24日前後）に重要なポリシー調整を行いました。IMAGE_SAFETY コンテンツフィルタリングの著しい強化、および有名IPキャラクター生成の厳格な制限というこれら2つの大きな変化は、開発者コミュニティの間で広く注目を集めています。この記事では、この動向を深く掘り下げ、開発者がポリシー変更の背景を理解し、適切な対応策を見つけるための手助けをします。

コアバリュー: Nano Banana Proのポリシー調整の核心内容、背景、実際の影響を3分で理解し、5つの対応策をマスターしましょう。

Nano Banana Pro ポリシー調整の核心情報

イベントの概要

2大コア変更の詳細

変化1：有名IPキャラクターの生成制限

現象の説明:

ディズニー、マーベル、スター・ウォーズなどの有名ブランドのキャラクターを含む画像を生成しようとすると、システムがリクエストを拒否するようになります。以前は生成可能だったIP関連コンテンツが、現在は著作権保護メカニズムによってブロックされます。

影響を受けるIPの範囲:

エラーレスポンスの例:

{
  "finishReason": "SAFETY",
  "finishMessage": "The image was filtered because it may contain copyrighted characters or content."
}

変化2：IMAGE_SAFETY コンテンツフィルタリングの強化

現象の説明:

コンテンツの安全審査がより厳格になりました。以前は正常に生成できていた規約準拠のコンテンツ（EC向け製品画像やファッション写真など）でも、現在は IMAGE_SAFETY フィルタリングに抵触する可能性があります。

代表的なエラーレスポンス:

{
  "finishReason": "IMAGE_SAFETY",
  "finishMessage": "Unable to show the generated image. The image was filtered out because it violated Google's Generative AI Prohibited Use policy. You will not be charged for blocked images. Try rephrasing the prompt. If you think this was an error, send feedback.",
  "safetyInfo": {
    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
    "blocked": true
  }
}

影響を受けるシーン:

Nano Banana Pro ポリシー調整の背景分析

ディズニーの著作権訴訟による推進

2025年12月、ディズニーはGoogleに対し、同社のAI画像生成サービスが「大規模な著作権侵害」を行っているとして、停止勧告書（Cease and Desist Letter）を送付しました。

ディズニーによる告発の要点:

ディズニーは書簡の中で、ユーザーが簡単なプロンプトを入力するだけで同社傘下のキャラクター画像を生成できてしまう証拠を列挙し、Googleが「intentionally amplifying the scope of its infringement」（意図的に侵害の範囲を拡大させている）と主張しました。

🎯 背景情報: 興味深いことに、ディズニーはGoogleを提訴する一方で、OpenAIと10億ドルの提携を発表し、Soraビデオプラットフォームでのキャラクター使用をライセンス認可しています。これは、ディズニーがAI生成そのものに反対しているのではなく、正式なライセンス契約と収益分配を求めていることを示しています。

業界のコンプライアンス圧力の増大

ディズニーだけでなく、ビジュアルアーティストのグループも、Imagenモデルが自身の作品を無断で学習に使用したとしてGoogleに対し著作権訴訟を起こしています。これらの法的圧力を受け、Googleは自発的にコンテンツフィルタリングの強化に乗り出しました。

Googleのポリシー面での調整

Googleは2024年12月に「Generative AI Prohibited Use Policy（生成AI禁止事項ポリシー）」を更新し、以下を明確に禁止しました：

• 第三者の知的財産権を侵害するコンテンツの生成
• 同意のない個人データや生体特徴の使用
• ディープフェイク（Deepfake）コンテンツの生成
• 同意のない性的な画像の生成

今回のNano Banana Proのポリシー調整は、Googleがポリシーを製品レベルで具体化させたものです。

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY フィルタリングメカニズムの解析

フィルターの仕組み

Nano Banana Proの安全フィルタリングシステムは、多層的な検閲メカニズムを採用しています。

第1層：プロンプト検閲

• ユーザーが入力したプロンプトを分析
• センシティブなキーワードやセマンティック（意味的）な意図を検出
• 潜在的な著作権関連の記述を特定

第2層：生成プロセスのモニタリング

• 生成中の画像の特徴をリアルタイムで検出
• 既知のIP特徴データベースとの照合
• コンテンツの安全スコアを評価

第3層：出力検閲

• 最終的な画像に対する包括的なスキャン
• HARM_CATEGORY分類器の適用
• 公開かブロックかの最終決定

フィルタリング分類の詳細

なぜ規約に沿った内容でもブロックされるのか？

開発者フォーラムでは、「正当なEC用の下着商品画像なのに、なぜ IMAGE_SAFETY でブロックされるのか？」というフィードバックが多く寄せられています。

原因分析:

1. 安全モデルの過学習: 違反内容を絶対に見逃さないよう、安全モデルが「疑わしきはブロックする」という過剰検知の傾向にあります。
2. コンテキスト判断の不足: システムが「ECの商品画像」と「不適切な内容」の差異を区別することが困難です。
3. グローバルポリシーの引き締め: 訴訟リスクを受け、Googleは全体的なフィルタリングのしきい値を引き上げる選択をしました。
4. ブラックボックスな決定: ユーザーは具体的にどのルールに抵触したのかを知ることができません。

💡 技術的な洞察: APIYI (apiyi.com) プラットフォームのリクエストログ分析機能を使用することで、開発者はブロックされたリクエストの具体的な原因をより明確に把握でき、プロンプト戦略の最適化に役立てることができます。

Nano Banana Pro のポリシー変更が開発者に与える影響

直接的な影響

ビジネス面への影響

Eコマース（EC）業界への影響:

• アパレル EC の AI 商品画像生成プランの調整が必要
• 下着・水着カテゴリーへの影響が最も顕著
• 従来の撮影に戻すか、他のサービスの検討が必要

コンテンツクリエイターへの影響:

• 二次創作、同人作品の生成が制限される
• IP の借用ではなく、より独創的なデザインが求められる
• 創作の自由度が一定程度低下する

AI アプリ開発者への影響:

• 製品内にさらなるエラーハンドリングロジックを追加する必要がある
• 頻繁なブロックによりユーザー体験が低下する可能性がある
• 代替の画像生成サービスの導入が必要になる可能性がある

Nano Banana Pro のポリシー変更に対応する 5 つの戦略

戦略 1: プロンプト表現の最適化

IMAGE_SAFETY の誤判定に対しては、プロンプトの表現方法を調整することで回避できる場合があります。

# 最適化前 - ブロックされやすい
prompt_before = "model wearing lace bra, fashion photography"

# 最適化後 - 誤判定の確率を低減
prompt_after = "fashion catalog photo, model in elegant intimate apparel, professional studio lighting, clean background"

最適化のテクニック:

戦略 2: 安全フィルタリング設定の調整

Vertex AI バージョンの Imagen を使用している場合は、安全フィルタリングの閾値を調整できる可能性があります。

from google.cloud import aiplatform
from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel

# 安全設定の調整
safety_settings = {
    "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT": "BLOCK_ONLY_HIGH",
    "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT": "BLOCK_ONLY_HIGH",
}

model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagen-3.0")
response = model.generate_images(
    prompt="your prompt here",
    safety_filter_level="block_only_high"  # フィルタリングの感度を下げる
)

⚠️ 注意: AI Studio の無料版では安全設定を調整できません。Vertex AI の有料版を使用する必要があります。

戦略 3: 代替画像生成サービスの使用

Nano Banana Pro が適さない場合は、他の画像生成サービスの利用を検討してください。

🚀 クイック切り替え: APIYI (apiyi.com) プラットフォームを通じて、開発者は統一された API インターフェースで複数の画像生成モデルを呼び出すことができ、コードを変更せずに素早く切り替えが可能です。一つのサービスがブロックされた際、シームレスに代替サービスへ移行できます。

戦略 4: マルチモデル・フォールバック（耐障害性）メカニズムの構築

アプリ内で自動フォールバックロジックを実装します。

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を使用
)

def generate_image_with_fallback(prompt, models=None):
    """フォールバック機能付き画像生成関数"""
    if models is None:
        models = ["nano-banana-pro", "dall-e-3", "flux-schnell"]

    for model in models:
        try:
            response = client.images.generate(
                model=model,
                prompt=prompt,
                size="1024x1024"
            )
            return {
                "success": True,
                "model_used": model,
                "image_url": response.data[0].url
            }
        except Exception as e:
            error_msg = str(e)
            if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "SAFETY" in error_msg:
                print(f"{model} が安全フィルターによりブロックされました。次のモデルを試行します...")
                continue
            else:
                print(f"{model} の呼び出しに失敗しました: {error_msg}")
                continue

    return {"success": False, "error": "すべてのモデルでコンテンツを生成できませんでした"}

# 使用例
result = generate_image_with_fallback("fashion product photography, elegant dress")

import openai
import time
import logging
from typing import Optional, List, Dict, Any

# ログの設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

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を使用
)

class ImageGenerationService:
    """フォールバックとリトライ機能を備えた画像生成サービス"""

    DEFAULT_MODELS = ["nano-banana-pro", "dall-e-3", "flux-schnell", "sd-xl"]

    def __init__(self, models: Optional[List[str]] = None, max_retries: int = 2):
        self.models = models or self.DEFAULT_MODELS
        self.max_retries = max_retries
        self.stats = {"success": 0, "safety_blocked": 0, "errors": 0}

    def generate(self, prompt: str, size: str = "1024x1024") -> Dict[str, Any]:
        """画像を生成し、自動でモデルを切り替える（フォールバック）"""

        for model in self.models:
            for attempt in range(self.max_retries):
                try:
                    logger.info(f"{model} を使用して画像を生成中 (試行 {attempt + 1} 回目)")

                    response = client.images.generate(
                        model=model,
                        prompt=prompt,
                        size=size
                    )

                    self.stats["success"] += 1
                    logger.info(f"✅ {model} での画像生成に成功しました")

                    return {
                        "success": True,
                        "model_used": model,
                        "image_url": response.data[0].url,
                        "attempts": attempt + 1
                    }

                except Exception as e:
                    error_msg = str(e)

                    if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "SAFETY" in error_msg:
                        self.stats["safety_blocked"] += 1
                        logger.warning(f"⚠️ {model} が安全フィルターによりブロックされました")
                        break  # 安全ブロックの場合はリトライせず、即座にモデルを切り替え

                    elif "rate_limit" in error_msg.lower():
                        logger.warning(f"⏳ {model} がレート制限に達しました。待機後にリトライします...")
                        time.sleep(2 ** attempt)  # 指数バックオフ
                        continue

                    else:
                        self.stats["errors"] += 1
                        logger.error(f"❌ {model} の呼び出しに失敗しました: {error_msg}")
                        break

        return {
            "success": False,
            "error": "すべてのモデルでコンテンツを生成できませんでした",
            "stats": self.stats
        }

    def get_stats(self) -> Dict[str, int]:
        """統計情報を取得"""
        return self.stats

# 使用例
service = ImageGenerationService()
result = service.generate("professional fashion photography, model in elegant evening dress")

if result["success"]:
    print(f"生成成功! 使用モデル: {result['model_used']}")
    print(f"画像URL: {result['image_url']}")
else:
    print(f"生成失敗: {result['error']}")

戦略 5: ビジネス戦略の調整

有名な IP に強く依存しているアプリの場合、根本的なビジネスの方向転換が必要かもしれません。

よくある質問

Nano Banana Pro 政策変更による業界への影響

AI画像生成業界への影響

今回の政策変更は、AI画像生成業界における重要な転換点を反映しています。

開発者エコシステムへの影響

• マルチモデル戦略が必須に: 単一の画像生成サービスへの依存はリスクとなります。
• フォールトトレランス（耐障害性）の強化: アプリケーションは生成失敗を適切に処理できる設計が求められます。
• コンプライアンス意識の向上: 開発者は著作権とコンテンツセーフティの境界線をより深く理解する必要があります。

💡 今後のアドバイス: 開発者の皆様には、APIYI (apiyi.com) のような統合インターフェースプラットフォームを通じて複数の画像生成サービスを導入することをお勧めします。これにより、単一サービスへの依存リスクを低減できるだけでなく、用途に応じて最適なモデルを柔軟に切り替えることが可能になります。

まとめ

Nano Banana Proの2026年1月の政策変更は、「著名IPの生成制限」と「IMAGE_SAFETYフィルタリングの強化」という2つの核心的な変化をもたらしました。その背景には、ディズニーなどの権利者からの法的圧力と、Googleによるコンプライアンス基準の自発的な引き上げがあります。

重要ポイントの振り返り:

開発者にとって最も現実的な対応は、変化を受け入れ、積極的に適応することです。APIYI (apiyi.com) を通じて複数の画像生成モデルを迅速にテストし、自社のビジネスシーンに最適なソリューションを見つけることをお勧めします。プラットフォームが提供する統一されたAPIインターフェースにより、ワンクリックで異なるモデルを切り替えられるため、サービスプロバイダーの政策変更に対する有効な備えとなります。

参考資料:

1. Google Generative AI Prohibited Use Policy: 公式利用規約ドキュメント

   • リンク: policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy

2. Vertex AI Imagen 安全过滤文档: 安全設定構成ガイド

   • リンク: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/responsible-ai-imagen

3. Google AI Developers Forum: Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY に関するディスカッションスレッド

   • リンク: discuss.ai.google.dev/t/nano-banana-pro-suddenly-blocking-non-nsfw-ecommerce-underwear-images-with-image-safety-error/113109

4. Disney vs Google 報道: ディズニーがGoogleに対し権利侵害停止を求める通知を送付

   • 出典: Hollywood Reporter, The Wrap (2025年12月)

📝 著者: APIYI Team
📅 公開日: 2026-01-26
🔗 テクニカルサポート: APIYI (apiyi.com) – ワンストップAIモデルAPIサービスプラットフォーム