Nano Banana Pro のウォーターマーク除去に失敗する3つの主な原因を解析：MALFORMED_FUNCTION_CALL エラー完全トラブルシューティングガイド

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) を使用して画像編集を行う際、プロンプトに「透かし消去（去水印）」関連の指示を含めると、困惑するようなエラーに遭遇することがあります。API が MALFORMED_FUNCTION_CALL を返し、parts: null となります。これは技術的なバグではなく、Google が意図的に設計した安全保護メカニズムが機能しているためです。

この記事の価値: 本文を読み終えることで、Google がなぜ透かし消去操作をブロックするのか、MALFORMED_FUNCTION_CALL エラーの真の意味、そして Nano Banana Pro の画像編集機能を正しく活用する方法を理解できます。

Nano Banana Pro で透かし消去が失敗する核心的な理由

なぜ Google は透かし消去操作をブロックするのか

2023年、Google は OpenAI、Anthropic、Meta などの企業と共に、ホワイトハウスの AI に関する誓約書に署名し、AI 生成コンテンツに透かし（ウォーターマーク）を追加することを約束しました。しかし、AI モデルが簡単に透かしを消去できてしまえば、この約束は形骸化してしまいます。

Google が直面している技術的な矛盾は以下の通りです。

• 能力面: Gemini 2.0 Flash や Nano Banana Pro は強力な画像編集能力を持っており、技術的には透かし消去が可能です。
• 責任面: 透かし消去を許可することは著作権侵害を助長し、Google の利用規約や法的コンプライアンス要件に違反します。
• 戦略面: モデルの能力を制限するのではなく、安全検出レイヤーを通じて透かし消去リクエストを能動的にブロックします。

そのため、プロンプトに "remove watermark"、「透かし消去」、「透かしを削除」などのキーワードが含まれていると、リクエストは安全レイヤーによってインターセプトされ、MALFORMED_FUNCTION_CALL エラーが返されます。

MALFORMED_FUNCTION_CALL エラーの詳細解説

ウォーターマーク（透かし）除去のリクエストを送信した際、以下のようなレスポンスが返ってくることがあります。

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": null
      },
      "finishReason": "MALFORMED_FUNCTION_CALL",
      "finishMessage": "Malformed function call: call:image_0.png",
      "index": 0
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 264,
    "candidatesTokenCount": 0,
    "totalTokenCount": 264
  },
  "modelVersion": "gemini-3-pro-image-preview"
}

エラー項目の解説

このエラーが意味すること

MALFORMED_FUNCTION_CALL の公式な説明は「モデルが生成した関数呼び出しが無効である」というものです。しかし、ウォーターマーク除去の文脈では、これは実質的に**偽装されたセーフティブロック（安全性のための遮断）**です。

1. 安全検知レイヤーがウォーターマーク除去の意図を識別
2. リクエストがブロックされ、モデルの推論レイヤーに渡されない
3. 汎用的な拒否理由として MALFORMED_FUNCTION_CALL を返す

この設計により、エラーメッセージは能動的なブロックではなく技術的な問題のように見えますが、その実態は Google のコンテンツ安全ポリシーが機能している結果です。

SynthID ウォーターマーク保護メカニズムの解析

Google DeepMind が開発した SynthID は、不可視の電子透かし技術です。Nano Banana Pro を通じて生成または編集されたすべての画像には、SynthID のウォーターマークが埋め込まれます。

SynthID の主な特徴

2種類のウォーターマークの違い

Nano Banana Pro には、実際には2種類のウォーターマークが存在します。

🎯 技術解説: たとえ可視状態の Gemini ロゴを削除できたとしても、SynthID の不可視透かしは画像内に残り続けます。つまり、その画像が AI によって生成されたという事実は、引き続き検出可能です。

安全ブロックを誘発するキーワードリスト

実機テストに基づき、Nano Banana Pro の安全ブロックを誘発するキーワードと表現をまとめました。

高リスクキーワード

中リスクの表現

Nano Banana Pro 画像編集を正しく使いこなす 5 つのテクニック

ウォーターマークの除去が制限されている中で、Nano Banana Pro の画像編集機能をどのように正しく活用すべきでしょうか？

テクニック 1: ウォーターマークのないソース画像を使用する

API 経由で生成された画像には、デフォルトで可視のウォーターマークは含まれません。

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を使用
)

response = client.images.generate(
    model="nano-banana-pro",
    prompt="A serene mountain landscape at sunset",
    size="1024x1024"
)

# API 出力にはデフォルトで可視のウォーターマークはありません
print(response.data[0].url)

🚀 クイックスタート: Nano Banana Pro API の呼び出しには APIYI (apiyi.com) プラットフォームがおすすめです。デフォルトで可視ウォーターマークなしの出力が得られるため、後処理の手間が省けます。

テクニック 2: インペインティング（局所再描画）で代用する

ウォーターマークのある領域を処理する必要がある場合は、インペインティング (Inpainting) 機能を使用します。

# インペインティングの例
response = client.images.edit(
    model="nano-banana-pro",
    image=open("source_image.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),  # ウォーターマーク領域をカバーするマスク
    prompt="Continue the natural background pattern"
)

ポイント: プロンプトでは「ウォーターマークを除去する」ではなく、「自然な背景を継続させる」と記述します。この表現方法であれば、通常、安全ブロックを回避できます。

テクニック 3: 画像拡張でウォーターマークを避ける

アウトペインティング (Outpainting) を使用して画像の境界を拡張し、その後、ウォーターマークが含まれる領域をクロップ（切り抜き）します。

response = client.images.edit(
    model="nano-banana-pro",
    image=open("source_image.png", "rb"),
    prompt="Extend the image with matching landscape and sky"
)
# その後、ウォーターマークのない領域を保持するようにクロップ

テクニック 4: 無料 API でテスト用クレジットを取得する

import openai
import base64
from pathlib import Path

# APIYI プラットフォームのインターフェース設定
client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

def edit_image_safely(image_path: str, prompt: str) -> str:
    """
    安全な画像編集関数
    安全ブロックを回避するためのプロンプト設計
    """
    # 画像の読み込み
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # リクエストの送信
    response = client.chat.completions.create(
        model="nano-banana-pro",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_data}"}
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": prompt  # 安全なプロンプトを使用
                    }
                ]
            }
        ]
    )

    return response.choices[0].message.content

# 安全なプロンプトの例
safe_prompt = "Enhance the image quality and adjust the lighting"
result = edit_image_safely("my_image.png", safe_prompt)

テクニック 5: 適切なサブスクリプションプランを選択する

💡 選択のアドバイス: 可視ウォーターマークのない出力が必要な場合、APIYI (apiyi.com) プラットフォーム経由で API を呼び出すのが最も柔軟な選択肢です。従量課金モデルは、中小規模のチームや個人開発者に最適です。

2026年 Nano Banana Pro ポリシー更新の解説

2026年1月、GoogleはNano Banana Proに対して2つの重要なポリシー調整を行いました。

変更1：IMAGE_SAFETY コンテンツフィルタリングの強化

• ウォーターマーク（透かし）除去に関連するリクエストのブロックがより厳格化されました。
• 間接的な表現に対する意味理解が新たに追加されました。
• 誤検知率が上昇しているため、画像編集の記述において「remove（削除）」や「delete（消去）」などの動詞の使用を避けることを推奨します。

変更2：有名IPキャラクターの生成制限

• ディズニーやマーベルなどの有名IPキャラクターの生成ができなくなりました。
• 著作権に関わる人物像はブロックの対象となります。
• これはウォーターマーク除去のブロックと同じ安全検出レイヤーを使用しています。

2026年 Nano Banana Pro ポリシー更新の比較 IMAGE_SAFETY フィルタリングとIP制限の変化

2025年末のポリシー

透かし除去検出 • 正確なキーワードマッチング • 英語・中国語の直接一致

IPキャラクター生成 • 一部の有名キャラは生成可能 • 制限は比較的緩やか

誤検知率 • 低め（約5-8%）

2026年の新ポリシー

透かし除去検出 🔺 強化 • 意味理解の強化 • 間接的な表現も識別可能

IPキャラクター生成 🔺 厳格化 • ディズニー/マーベルキャラ禁止 • 著作権キャラを全面的に制限

誤検知率 🔺 上昇 • 12-15%に上昇

+40% 厳格 +80%

よくある質問

エラー解決クイックリファレンス

まとめ

Nano Banana Pro のウォーターマーク（透かし）除去リクエストで MALFORMED_FUNCTION_CALL エラーが返されるのは、本質的には Google のコンテンツ安全ポリシーによる能動的なブロックであり、技術的なバグではありません。このような設計は、著作権者の利益を保護し、AI 業界の責任ある発展へのコミットメントを維持するためのものです。

重要なポイントの振り返り:

1. 安全フィルターによるブロックは技術的な故障ではない: Google はウォーターマーク除去操作を能動的に阻止しています。
2. 二重のウォーターマーク保護: 可視ウォーターマーク + SynthID 隠しウォーターマーク。
3. 正しい使用方法: API を通じてウォーターマークなしの出力を取得するか、インペインティング（局所再描画）などの代替案を使用します。
4. 2026年に向けたポリシーの厳格化: セマンティック理解（意味理解）が強化され、間接的な表現もブロックされる可能性があります。

画像編集が必要で、かつ安全上の制限に抵触したくない場合は、APIYI（apiyi.com）プラットフォーム経由で API を呼び出し、プラットフォームの利用規約を遵守しながら、可視ウォーターマークのないクリーンな出力を取得することをお勧めします。

参考文献

1. Google DeepMind SynthID: 公式不可視ウォーターマーク技術解説

   • リンク: deepmind.google/models/synthid
   • 説明: SynthID の技術原理と検出方法

2. Google Gemini API ドキュメント: 公式 API 使用ガイド

   • リンク: ai.google.dev/gemini-api/docs
   • 説明: 画像生成および編集 API のパラメータ

3. Google AI 利用規約: コンテンツポリシーと利用制限

   • リンク: policies.google.com/terms
   • 説明: AI ツールを使用した著作権侵害の禁止

4. GitHub – Gemini CLI Issues: コミュニティのバグフィードバック

   • リンク: github.com/google-gemini/gemini-cli/issues
   • 説明: MALFORMED_FUNCTION_CALL エラーに関する議論

本記事は APIYI Team 技術チームによって執筆されました。Nano Banana Pro などの AI 画像生成 API を体験したい方は、ぜひ APIYI (apiyi.com) にアクセスして無料テストクレジットを入手してください。