PaperBanana 科学研究用イラストをマスターする：5つのAIエージェントによる学術図版自動生成の完全チュートリアル

作者注：PaperBanana 論文作図フレームワークの5つのエージェントの仕組みと使用方法を詳しく解説します。Nano Banana Pro の低コスト API ソリューションと組み合わせることで、研究者が効率的に論文用図表を生成できるよう支援します。

学術論文における手法の図解や統計グラフの作成は、研究者にとって最も時間のかかる手作業の一つです。PaperBanana 論文作図フレームワークは、まさにこの課題を解決するために誕生しました。北京大学と Google Cloud AI Research が共同開発したこのフレームワークは、5つの専門化された AI エージェント の協調により、テキストの記述を自動的に出版レベルの学術図表へと変換します。

核心価値: この記事を読み終える頃には、PaperBanana 論文作図の完全なワークフロー、5つのエージェントによる分業メカニズム、そして Nano Banana Pro API を通じて公式の約2割という低価格で高品質な学術図表を生成する方法を習得できるでしょう。

PaperBanana 論文作図の核心ポイント

PaperBanana 論文作図の5つのエージェント詳細解説

PaperBanana 論文作図フレームワークの核心は、複雑な学術図表の生成タスクを5つの独立した専門エージェントに分解することにあります。各エージェントが特定の工程を担当し、協調することで、テキスト記述から出版レベルの図表完成までのプロセスを完遂します。このマルチエージェント・アーキテクチャの利点は、単一のモデルにすべてを依存するのではなく、各ステップで専用のモデルが品質管理を行う点にあります。

実際の運用では、PaperBanana 論文作図の5つのエージェントは「線形計画 ＋ 反復最適化」の2段階プロセスで協調します。第1段階では Retriever、Planner、Stylist が参考情報の検索、内容の計画、スタイルの設定を行い、第2段階では Visualizer と Critic が3回の反復ループに入り、図表の忠実性、簡潔性、可読性、美観を段階的に向上させます。

PaperBanana 科研作図 5 つのインテリジェント・エージェントの仕組み

Retriever エージェント：リファレンス検索

Retriever は PaperBanana 科研作図の起点です。あらかじめ構築されたリファレンスデータベースから、現在の論文内容に類似した図のサンプルを検索し、その後のプランニングやスタイル設定のテンプレートとして活用します。これらのサンプルはトップカンファレンスの論文から収集されており、出力されるスタイルが学術出版の基準に適合することを保証します。

Planner エージェント：コンテンツプランニング

Planner エージェントは、論文内の手法に関するテキスト記述を詳細な作図プランに変換する役割を担います。Retriever が検索したサンプルを利用してコンテキスト学習（In-Context Learning）を行い、複雑な技術記述を、要素のタイプ、空間関係、接続方法、情報の階層構造を含む構造的なビジュアルレイアウト案へと解体します。

Stylist エージェント：スタイルの統一

Stylist エージェントは、全体的なリファレンスサンプルから学術的なスタイルガイドを抽出します。これにより、生成される図の配色、フォントの選択、アイコンのスタイルなどが一貫性を保つようにします。このステップは、論文内に複数の図が含まれる場合に特に重要で、すべての図に統一されたビジュアルスタイルを提供します。

Visualizer エージェント：画像レンダリング

Visualizer は PaperBanana 科研作図における中核となる生成エンジンです。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）モデルを使用して、最適化されたテキスト記述を最終的な画像へとレンダリングします。科研作図でよく見られる以下のような複雑な要素を正確に生成できます。

• モデルアーキテクチャ図におけるエンコーダー・デコーダーフレームワーク
• アルゴリズムフローチャートにおける条件分岐とループ構造
• システムパイプライン図におけるマルチモジュール間の接続関係
• 専門的な科学用アイコンやシンボル

Critic エージェント：品質審査

Critic エージェントは、各生成サイクルの後、図の品質を自動的に審査します。内容の忠実度、情報の簡潔さ、視覚的な可読性、および美学的効果の 4 つの次元から評価を行います。接続線のズレ、矢印の向きの誤り、要素の重なりなどの一般的な問題を特定し、次のイテレーションで Visualizer が改善するための修正提案を生成します。

🎯 テクニカルアドバイス: PaperBanana の Visualizer エージェントは、画像レンダリングの基盤として Nano Banana Pro モデルを使用しています。Nano Banana Pro を単体で科研作図のテストに使用したい場合は、APIYI apiyi.com プラットフォームを通じてモデル API を呼び出すことができます。価格は 1 枚あたりわずか $0.05 で、公式価格の 80% オフという低価格で利用可能です。

PaperBanana 科研作図が対応している図のタイプ

PaperBanana 科研作図フレームワークは、大きく分けて 2 つの学術作図タイプをサポートしており、それぞれ異なる技術ルートを採用することで出力品質を確保しています。

手法解説図（Methodology Diagrams）

手法解説図は、科学論文において最も一般的かつ複雑な図のタイプです。PaperBanana 科研作図では Nano Banana Pro モデルを使用して画像を直接生成し、以下のタイプをサポートしています。

• モデルアーキテクチャ図: Transformer、CNN、GAN などの古典的なアーキテクチャの可視化
• アルゴリズムフローチャート: 多段階アルゴリズムの実行プロセスと条件分岐
• システムパイプライン図: マルチモジュールシステムのデータフローと処理プロセス
• エンコーダー・デコーダーフレームワーク: Sequence-to-Sequence モデルの内部構造

統計グラフ（Statistical Plots）

正確な数値表現が必要な統計グラフに対して、PaperBanana 科研作図は独自の戦略を採用しています。画像を直接生成するのではなく、実行可能な Python Matplotlib コードを生成します。この設計により、AI 画像生成における数値の「幻覚（ハルシネーション）」問題を完全に排除し、棒グラフや折れ線グラフの各データポイントが正確であることを保証します。

PaperBanana 研究用図表クイックスタート

最小限の例：Nano Banana Pro API を使用した研究用図表の生成

以下は、API を介して Nano Banana Pro モデルを呼び出し、研究用図表を生成する最もシンプルな方法です：

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Generate a methodology diagram showing a Transformer encoder-decoder architecture with attention mechanism, suitable for an academic paper. Use clean lines, professional color scheme, and labeled components."
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Optional

def generate_scientific_figure(
    description: str,
    style: str = "academic",
    diagram_type: str = "methodology",
    max_tokens: int = 4096
) -> str:
    """
    Nano Banana Pro を使用して研究用図表を生成する

    Args:
        description: 図表の内容説明（英語が最も効果的です）
        style: スタイルタイプ - academic/minimal/detailed
        diagram_type: 図表のタイプ - methodology/flowchart/architecture
        max_tokens: 最大出力トークン数

    Returns:
        生成された図表の結果
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # APIYI 統合インターフェース
    )

    style_prompts = {
        "academic": "professional academic paper style, clean layout, labeled components",
        "minimal": "minimalist style, essential elements only, high contrast",
        "detailed": "detailed illustration with annotations and legends"
    }

    prompt = f"""Generate a {diagram_type} diagram for a research paper:
{description}

Style requirements: {style_prompts.get(style, style_prompts['academic'])}
Output: High-resolution image suitable for publication."""

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="nano-banana-pro",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=max_tokens
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 使用例：Transformer アーキテクチャ図の生成
result = generate_scientific_figure(
    description="A Vision Transformer (ViT) architecture showing patch embedding, "
                "multi-head self-attention blocks, and classification head. "
                "Include skip connections and layer normalization.",
    style="academic",
    diagram_type="architecture"
)
print(result)

💰 コスト最適化: APIYI (apiyi.com) を通じて Nano Banana Pro API を呼び出すと、研究用図表1枚あたりわずか $0.05 で済み、公式価格の $0.234 と比較して約 80% 節約できます。大量の図表生成が必要な研究チームにとって、この価格優位性は非常に顕著です。また、コード不要で素早く研究用イラストを生成できるオンラインツール Image.apiyi.com の利用もお勧めします。

PaperBanana 研究用図表の評価データ

PaperBanana 研究用図表フレームワークは、PaperBananaBench ベンチマークテストにおいて優れたパフォーマンスを示しました。このベンチマークは、NeurIPS 2025 で発表された論文の図表から抽出された 292 のテストケースを含んでおり、多様な研究分野とイラストスタイルをカバーしています。

主要評価指標

現在の制限事項

PaperBanana 研究用図表は、学術図表の自動生成分野で画期的な進歩を遂げましたが、依然として注意が必要な制限がいくつかあります：

• 出力フォーマット: 現在はラスター画像（PNG/JPG）のみをサポートしており、編集可能なベクターグラフィックス（SVG/PDF）には対応していません。
• 空間的関係: 言語モデルは、接続線の方向や矢印の配置などの空間的な関係の誤りを検出するのが苦手な場合があります。
• 微調整と修正: 生成後に図表の一部のみを修正することはできず、図全体を再生成する必要があります。
• 内容の忠実度: 忠実度のスコアが 45.8% であることから、複雑な図表については人間による確認を推奨します。

🎯 実用的なアドバイス: 重要な論文の図表については、PaperBanana で複数のバージョンを生成した後、人間が選別することをお勧めします。APIYI (apiyi.com) プラットフォームで Nano Banana Pro を呼び出すことで、低コストで候補となる図表を大量に生成でき、選別プロセスを大幅に短縮できます。

Nano Banana Pro 科学論文用図表作成の価格比較

Nano Banana Proは、PaperBanana（科学論文用図表作成ツール）の基盤となる画像生成モデルです。このモデルを単独で使用して科学論文用の図版を生成する場合、プラットフォームによって価格が大きく異なります。

APIYI プラットフォームを通じて Nano Banana Pro API を呼び出すことで、公式価格の約 2 割という低価格で利用できるだけでなく、OpenAI 互換のインターフェース形式にも対応しているため、既存のコードを修正することなく切り替えが可能です。研究チームにとって、論文の図版を大量に生成するコストを極めて低く抑えることができます。

よくある質問

まとめ

PaperBanana 論文図表作成フレームワークの主なポイント：

1. 5つのエージェント構成: Retriever、Planner、Stylist、Visualizer、Critic が役割を分担し、テキストから学術図表の自動生成を実現します。
2. デュアルモード出力: 手法（メソッド）図には Nano Banana Pro による画像生成を、統計グラフには Matplotlib によるコード生成を採用。これにより、数値のハルシネーション（幻覚）を完全に排除しています。
3. 評価でリード: ブラインドテストで 72.7% の勝率を記録し、簡潔さが 37.2% 向上しました。ただし、内容の忠実性については依然として人間による最終確認が必要です。
4. 低コストソリューション: APIYI プラットフォームを通じて Nano Banana Pro API を呼び出すことで、図表1枚あたりわずか $0.05 という、公式価格の2割に抑えた低価格を実現しています。

PaperBanana は、AI 支援型研究における重要な方向性を示しています。完全に自動化された学術図表の作成には、空間関係の理解というボトルネックをさらに突破する必要がありますが、研究者が図表作成に費やす時間を大幅に短縮することが可能です。

APIYI (apiyi.com) を通じて Nano Banana Pro の論文図表作成機能をぜひ体験してください。プラットフォームでは無料枠と OpenAI 互換インターフェースを提供しているほか、オンラインツール Image.apiyi.com を使えばノーコードで図表を生成することも可能です。

📚 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。コピーしやすく、SEO 評価の流出を防ぐためクリック不可としています。

1. PaperBanana プロジェクトページ: 公式発表ページ。論文要旨、サンプル図表、デモが含まれています。

   • リンク: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • 説明: PaperBanana フレームワークの核となる機能と最新の進捗を確認できます。

2. PaperBanana GitHub リポジトリ: オープンソースコードとデータセット。

   • リンク: github.com/dwzhu-pku/PaperBanana
   • 説明: PaperBanana のソースコードと PaperBananaBench 評価ベンチマークを入手できます。

3. PaperBanana 論文: arXiv プレプリント全文。

   • リンク: arxiv.org/abs/2601.23265
   • 説明: 5つのエージェントによるアーキテクチャ設計と評価手法を深く理解できます。

4. Nano Banana Pro 公式ドキュメント: Google DeepMind によるモデル紹介。

   • リンク: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • 説明: Nano Banana Pro の技術仕様と API パラメータを確認できます。

5. APIYI Nano Banana Pro オンライン生成: ノーコードの論文図表生成ツール。

   • リンク: Image.apiyi.com
   • 説明: コードを書くことなく、ブラウザ上で直接論文図表を生成できます。

著者: APIYI Team
技術交流: コメント欄で PaperBanana を使った論文図表作成の経験についてぜひ議論しましょう。さらなる AI モデルの情報は APIYI (apiyi.com) 技術コミュニティをご覧ください。