Nano Banana Pro で作る 4 種類の科学研究メソッド図：アーキテクチャ図からシステムパイプラインまでの完全実践ガイド

著者注：Nano Banana Pro を使って、モデルアーキテクチャ図、アルゴリズムフローチャート、エンコーダー・デコーダー図、システムパイプライン図の4種類の研究手法図を作成する方法を徹底解説します。プロンプトテンプレートとベストプラクティス付き。

学術論文における手法図（Methodology Diagrams）は、査読者や読者があなたの研究手法を理解するための最初の入り口です。明確なアーキテクチャ図は、1ページの文章よりも説得力があることが多々あります。しかし、出版レベルの手法図を手作業で作成するには、通常4〜8時間のデザイン時間が必要です。Nano Banana Pro の研究製図機能が、この現状を変えようとしています。PaperBanana フレームワークのコアレンダリングエンジンとして、テキストによる記述を、形状、コネクタ、研究用アイコンを含むプロフェッショナルな手法図へと正確に変換します。

核心価値: この記事を読み終える頃には、Nano Banana Pro を使用して4種類の手法図を作成するための完全なプロンプトテンプレート、3段階のワークフロー、そして7つの重要な実践テクニックを習得し、論文の図表作成効率を大幅に向上させることができるでしょう。

Nano Banana Pro 学術図版作成の核心ポイント

Nano Banana Pro が手法図の作成に適している理由

手法図（メソッド図）は、PaperBananaフレームワークが最も得意とする領域です。統計グラフとは異なり、手法図は正確な数値を扱うのではなく、コンポーネント間の論理的関係、データフロー、空間的階層を表現する必要があります。これこそが、Nano Banana Proによる学術図版作成の強みです。PaperBananaの評価において、VisualizerエージェントがNano Banana Proをベースにレンダリングした手法図は、292件のNeurIPS 2025テストケースで72.7%のブラインドテスト勝率を記録しました。

具体的には、Nano Banana Proは、精密な幾何学的形状や角丸長方形の生成、クリアな矢印と接続線のレンダリング、コンポーネントラベルの正確なスペルと配置、調和のとれた学術的なカラースキームの使用において優れた性能を発揮します。これらの能力により、トップ会議の基準を満たすモデルアーキテクチャ、アルゴリズムフロー、エンコーダ・デコーダフレームワーク、システムパイプライン図の生成が可能になります。

Nano Banana Pro 科学研究図作成：4つのメソッド図詳解

第1類：モデルアーキテクチャ図（Model Architecture）

モデルアーキテクチャ図は、深層学習の論文で最も一般的なメソッド図のタイプです。ネットワーク層のスタック方法、特徴変換プロセス、および主要モジュールを示す必要があります。Nano Banana Pro 科学研究図作成は、Transformer、CNN、GANなどの古典的なアーキテクチャの視覚的表現を得意としています。

プロンプトテンプレート：

Generate a clean academic methodology diagram showing a Vision Transformer
(ViT) architecture. Layout: left-to-right flow.

Components:
- Input image (224×224) split into 16×16 patches
- Linear embedding layer (flat rectangles)
- Positional encoding (small + symbol)
- 12× Transformer encoder blocks (stacked rounded rectangles)
  - Each block: Multi-Head Self-Attention → Layer Norm → MLP → Layer Norm
- Classification head (single rectangle)
- Output: class prediction

Style: flat vector, academic, clean lines, minimal colors (blue primary,
gray secondary), white background, labeled components with short identifiers.
Aspect ratio: 3:2. No decorative elements.

主要なテクニック：

• 「left-to-right flow」または「top-to-bottom flow」を使用して、データフローを明確に指定します。
• 「rounded rectangles」と「flat rectangles」を使い分けて、異なるタイプのネットワーク層を区別します。
• ラベルには短い識別子（例：「MHA」、「FFN」、「LN」）を使用し、長いテキストによるレイアウトの混乱を避けます。
• 「no decorative elements」を指定して、AIが不要な装飾を追加するのを防ぎます。

第2類：アルゴリズムフローチャート（Algorithm Flow）

アルゴリズムフローチャートは、多段階の実行順序、条件分岐、およびループ構造を表現する必要があります。PaperBananaのPlannerエージェントは、アルゴリズムの記述を要素タイプ、空間関係、接続方法を含む構造化された視覚的レイアウト案に分解し、それをNano Banana Pro 科学研究図作成に渡して精密にレンダリングします。

プロンプトテンプレート：

Generate an academic algorithm flowchart for a self-supervised learning
training pipeline. Layout: top-to-bottom with branching.

Steps:
1. Input: Unlabeled dataset (cylinder shape)
2. Data augmentation: two augmented views (branching into two paths)
3. Left path: Online encoder → Projector → Predictor
4. Right path: Target encoder → Projector (with stop-gradient symbol)
5. Cosine similarity loss (diamond shape, merge point)
6. EMA update (dashed arrow from online to target encoder)

Use standard flowchart conventions: rectangles for processes, diamonds
for decisions, cylinders for data stores. Arrows with labels where needed.
Style: clean academic, 3-4 colors max, white background.

第3類：エンコーダ・デコーダ構成図（Encoder-Decoder）

エンコーダ・デコーダは、Seq2Seq（系列から系列）モデルのコアとなるパラダイムです。Nano Banana Pro 科学研究図作成は、エンコーダとデコーダ間の情報伝達、アテンション接続、スキップ接続などの複雑な関係を正確にレンダリングできます。

プロンプトテンプレート：

Generate an academic diagram of a U-Net encoder-decoder architecture for
medical image segmentation. Layout: symmetric U-shape.

Left side (Encoder):
- 4 levels of downsampling blocks
- Each block: Conv3×3 → BN → ReLU → Conv3×3 → BN → ReLU → MaxPool
- Feature maps: 64 → 128 → 256 → 512

Bottom (Bottleneck):
- 1024 channels, no pooling

Right side (Decoder):
- 4 levels of upsampling blocks with transposed convolution
- Skip connections: horizontal arrows from encoder to decoder at each level
- Feature maps: 512 → 256 → 128 → 64

Output: 1×1 Conv → Sigmoid → Segmentation mask

Show channel numbers at each level. Use blue for encoder, green for decoder,
gray arrows for skip connections. Clean academic style, labeled components.

第4類：システムパイプライン図（System Pipeline）

システムパイプライン図は、マルチモジュールシステムのデータ処理フローとモジュール間の連携関係を示します。これは、多段階システムの論文において不可欠なメソッド図のタイプです。

プロンプトテンプレート：

Generate a system pipeline diagram for a multimodal RAG system.
Layout: left-to-right, three-stage pipeline.

Stage 1 - Ingestion:
- Document loader (PDF, HTML, images)
- Text extraction + OCR
- Chunking with overlap

Stage 2 - Indexing:
- Text embedding (dense vectors)
- Image embedding (CLIP)
- Vector database (Pinecone/Milvus)

Stage 3 - Retrieval & Generation:
- Query encoder
- Hybrid search (dense + sparse)
- Re-ranker
- LLM generation with retrieved context

Use distinct colored blocks for each stage. Arrows show data flow direction.
Include small icons for document types. Academic style, clean layout.

🎯 技術的なアドバイス: 上記4種類のプロンプトテンプレートは、APIYI（apiyi.com）を通じて Nano Banana Pro API を呼び出すことで直接使用できます。プラットフォームは OpenAI 互換フォーマットをサポートしており、科学研究メソッド図1枚あたりわずか $0.05 と、Google 公式価格の約80%オフ（2割の価格）で利用可能です。オンラインツール Image.apiyi.com を使用したノーコードでの素早い検証をお勧めします。

Nano Banana Pro 科学研究図作成：3段階のワークフロー

単一のプロンプトでメソッド図を生成するのは手軽ですが、満足のいく結果を得るには何度かやり直しが必要になることがよくあります。業界のベストプラクティスは、PaperBanana フレームワークの Planner → Visualizer → Critic という連携ロジックを簡略化した「3段階ワークフロー」を採用することです。

フェーズ1：Architect（構造の設計）

生成に取り掛かる前に、まず言葉でメソッド図の構造を明確に定義します：

• コンポーネントリスト: 出現させる必要のあるすべてのモジュールと要素をリストアップします。
• 空間的関係: コンポーネント間の相対的な位置（上下、左右、入れ子構造）を定義します。
• 接続関係: 矢印の方向、実線・破線、スキップ接続を明確にします。
• 視覚的階層: どれが主要なコンポーネント（大サイズ、濃い色）で、どれが補助的な要素（小サイズ、薄い色）かを決めます。

このステップは PaperBanana の Planner エージェントに対応します。論文のメソッドテキストを、空間関係、コンポーネント配置、視覚的階層を含む構造化された記述に変換します。

フェーズ2：Render（画像のレンダリング）

構造化された記述を Nano Banana Pro 科学研究図作成用のプロンプトに変換します。主な制約は以下の通りです：

• レイアウト制約: アスペクト比（2段組論文には3:2が適しています）やレイアウトの方向を指定します。
• スタイル制約: 「flat vector, academic, clean lines」など。
• テキスト制約: 短いラベルを使用し、長い文章を避けます。
• カラー制約: メインカラーを3〜4色に制限します。例：「blue: primary, orange: accent, gray: secondary」。

フェーズ3：Edit（細部のブラッシュアップ）

Nano Banana Pro 科学研究図作成で生成されるのはラスタ画像であるため、最終的な出版に向けて仕上げが必要です：

• ベクターソフトですべてのテキストラベルを置き換えます（フォントとサイズがジャーナルの要件に合っているか確認します）。
• 矢印の方向と接続線が正確かどうかを確認します。
• グレースケールでの視認性を検証します（白黒印刷時でも鮮明であることを確認します）。
• 線幅を統一します（パネル間で一貫性を保つことをお勧めします）。
• 300 dpi 以上の PDF/EPS/TIFF 形式で書き出します。

Nano Banana Pro 学術図版作成クイックスタート

最小限の例：Transformerアーキテクチャのメソッド図を生成する

以下は、APIを通じてモデルアーキテクチャのメソッド図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 統一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 clean academic methodology diagram: "
            "Transformer encoder-decoder architecture. "
            "Left: 6× encoder blocks (self-attention + FFN). "
            "Right: 6× decoder blocks (masked self-attention + "
            "cross-attention + FFN). "
            "Arrows: encoder output → decoder cross-attention. "
            "Style: flat vector, academic, blue/gray palette, "
            "labeled components, 3:2 aspect ratio."
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Optional, List

def generate_methodology_diagram(
    description: str,
    diagram_type: str = "architecture",
    layout: str = "left-to-right",
    palette: str = "blue primary, gray secondary",
    aspect_ratio: str = "3:2"
) -> str:
    """
    使用 Nano Banana Pro 生成科研方法论图

    Args:
        description: 方法论图内容描述
        diagram_type: 图类型 - architecture/flowchart/encoder-decoder/pipeline
        layout: 布局方向 - left-to-right/top-to-bottom/u-shape
        palette: 配色方案
        aspect_ratio: 宽高比

    Returns:
        生成结果
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # APIYI统一接口
    )

    layout_hints = {
        "architecture": "Show layer stacking and feature transformations",
        "flowchart": "Use standard flowchart shapes with clear branching",
        "encoder-decoder": "Symmetric layout with skip connections",
        "pipeline": "Multi-stage blocks with data flow arrows"
    }

    prompt = f"""Generate a clean academic methodology diagram.
Type: {diagram_type}
Layout: {layout}
{layout_hints.get(diagram_type, '')}

Description:
{description}

Style constraints:
- Flat vector, academic, clean lines
- Color palette: {palette}
- Aspect ratio: {aspect_ratio}
- Labeled components with short identifiers
- No decorative elements
- White or light background"""

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="nano-banana-pro",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=4096
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 示例：批量生成论文中的 3 张方法论图
diagrams = [
    {
        "description": "Vision Transformer: image patches → linear embedding → 12× transformer blocks → classification head",
        "diagram_type": "architecture",
        "layout": "left-to-right"
    },
    {
        "description": "Self-supervised contrastive learning: augmented views → online/target encoders → cosine similarity loss → EMA update",
        "diagram_type": "flowchart",
        "layout": "top-to-bottom"
    },
    {
        "description": "U-Net: 4-level encoder (conv+pool) → bottleneck → 4-level decoder (upconv+concat) with skip connections",
        "diagram_type": "encoder-decoder",
        "layout": "u-shape"
    }
]

for i, d in enumerate(diagrams):
    print(f"--- Generating diagram {i+1}: {d['diagram_type']} ---")
    result = generate_methodology_diagram(**d)
    print(result[:200])

💰 コスト最適化: APIYI (apiyi.com) を通じて Nano Banana Pro 学術図版作成APIを呼び出すと、メソッド図1枚あたりわずか $0.05 です。これは Google 公式の $0.234 という価格設定と比較して約 80% の節約になります。1本の論文には通常 3〜5 枚のメソッド図が含まれますが、3段階のワークフローで各図につき 3〜5 個の候補を生成しても、総コストは $1 未満です。オンラインツールの Image.apiyi.com はノーコードでの画像生成に対応しており、プロンプトの効果を素早く検証するのに適しています。

Nano Banana Pro 学術図版作成 7つの重要な実践ポイント

PaperBanana の評価データとコミュニティのベストプラクティスに基づき、Nano Banana Pro で学術メソッド図の品質を劇的に向上させるための 7 つのテクニックを紹介します。

テクニック 1：叙述的な説明ではなく Schema プロンプトを使用する

Nano Banana Pro は、自然言語による叙述よりも構造化された入力に対してはるかに優れた反応を示します。プロンプトを単なる説明文ではなく、「コンポーネントリスト + 空間的関係 + スタイル制約」という Schema 形式で構成しましょう。

テクニック 2：配色を 3〜4 色以内に抑える

学術図版のプロフェッショナルな印象は、控えめな配色から生まれます。ColorBrewer のカラーパレットを使用し、赤と緑の組み合わせ（色覚多様性への配慮）を避けることをお勧めします。推奨される組み合わせは、ブルー（メインカラー）+ オレンジ（強調）+ グレー（背景/補助）です。

テクニック 3：ラベルには短い識別子を使用する

Nano Banana Pro のテキストレンダリング能力は優秀ですが、長いラベルはレイアウトを圧迫しがちです。「MHA」「FFN」「BN」などの略称（識別子）を使用し、正式名称は論文のキャプションで補足説明するようにしましょう。

テクニック 4：一度に 1 つのパネルのみを生成する

メソッド図が複数のパネル（Figure 1a/1b/1c など）で構成される場合は、一度にマルチパネルレイアウトを生成させるのではなく、個別に生成してから手動で組み合わせる方が、品質とコントロール性が格段に高まります。

テクニック 5：明確なレイアウト方向を指定する

「left-to-right flow（左から右への流れ）」「top-to-bottom（上から下へ）」「symmetric U-shape（対称的なU字型）」といった具体的な指示は、「クリアなレイアウト」といった曖昧な指示よりも効果的です。レイアウトの方向はデータの流れと一致させるべきです。

テクニック 6：複数のバージョンを生成して比較する

Nano Banana Pro の低コストという利点を活かし、各メソッド図に対して 3〜5 個の候補バージョンを生成しましょう。バージョンごとにレイアウト、配色、ラベルの位置が異なるため、その中から最適な案を選択できます。

テクニック 7：論文内に AI 支援に関する声明を記載する

AI ツールの使用開示を求めるトップジャーナルが増えています。Figure のキャプションやメソッドセクションに「Schematic generated with Nano-Banana-Pro and edited in [ソフトウェア名]」と明記することをお勧めします。投稿前に必ず投稿先ジャーナルの AI 使用ポリシーを確認してください。

🎯 実践のアドバイス: 上記 7 つのテクニックを組み合わせて使用することで、Nano Banana Pro を使い 30 分以内に掲載レベルのメソッド図を完成させることができます。APIYI (apiyi.com) プラットフォームで API を呼び出せば、1枚わずか $0.05 という極めて低いコストで、候補バージョンを大量に生成することが可能です。

PaperBanana Planner-Visualizer 連携原理

PaperBanana フレームワークにおける Planner と Visualizer という 2 つのエージェントの連携方法を理解することは、より高品質な Nano Banana Pro 学術図表作成プロンプトを作成するのに役立ちます。

Planner エージェントによる手法図のプランニング

PaperBanana の Planner エージェントは、論文の手法（Methodology）テキストを受け取ると、以下の 3 つの主要な次元を含む構造化された「シーン仕様書」（Scene Specification）を生成します。

• コンポーネント次元: すべての視覚要素とそのタイプ（長方形、円形、ひし形、矢印など）をリストアップします。
• 空間次元: 要素間の相対的な位置関係と配置（アライメント）を定義します。
• 階層次元: 視覚的な重み付けを注釈します（主要なモジュールは大きなサイズ＋濃い色、補助的な要素は小さなサイズ＋薄い色など）。

Visualizer エージェントによるレンダリング

Visualizer エージェントは、Planner が作成したシーン仕様書を Nano Banana Pro モデルに渡し、精密なレンダリングを実行します。Nano Banana Pro による学術図表作成の主な強みは以下の通りです。

• 形状の精度: 長方形、角丸長方形、ひし形、円形などの幾何学的な形状の境界が鮮明です。
• コネクタの品質: 矢印の方向が正確で、接続線の端点が揃っており、実線と破線の区別も明確です。
• アイコンの認識: 一般的な研究用アイコン（データベースのシリンダー、クラウド、GPU アイコンなど）を生成できます。
• テキストの配置: ラベルが中央に配置され、フォントサイズが適切で、他の要素を遮ることがありません。

プロンプトを作成する際は、Planner エージェントの出力形式を模倣し、「まずコンポーネントを列挙し、次に空間配置を決め、最後に階層を指定する」という手順を踏むことをお勧めします。このような構造化されたプロンプトを使用することで、Nano Banana Pro はより正確な手法図を生成できるようになります。

よくある質問 (FAQ)

まとめ

Nano Banana Pro 研究用メソッド図作成の核心ポイント：

1. 4つのメソッド図を網羅: モデルアーキテクチャ図、アルゴリズムフローチャート、エンコーダー・デコーダー図、システムパイプライン図。AI論文の主要な図解ニーズをカバー。
2. 3段階のワークフロー: Architect（構造設計）→ Render（画像レンダリング）→ Edit（詳細修正）。単発のプロンプトよりも品質が大幅に向上。
3. Planner-Visualizerの連携: PaperBananaの「計画-レンダリング」連携ロジックを理解し、Schema Promptを用いてPlannerの出力形式をシミュレート。
4. 7つの重要な実践: Schema Prompt、色の制限、短いラベル、シングルパネル、明確なレイアウト、マルチバージョン作成、AI使用の宣言。

Nano Banana Proは、論文のメソッド図作成を「時間単位」から「分単位」へと進化させています。最終的な発表には人間による細部の修正が必要ですが、最も時間のかかる初期デザイン作業はAIが担ってくれます。

APIYI (apiyi.com) を通じて、Nano Banana Proの研究用図解作成機能を素早く体験することをお勧めします。メソッド図1枚あたりわずか0.05ドルです。また、オンラインツールの Image.apiyi.com を使えば、コード不要でプロンプトの効果を検証できます。プラットフォームでは無料枠とOpenAI互換のインターフェースを提供しています。

📚 参考資料

⚠️ 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。コピーは可能ですが、SEO評価の流出を防ぐためクリックによる遷移はできません。

1. PaperBanana プロジェクトページ: 公式リリースページ。論文とデモを含む。

   • リンク: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • 説明: PaperBananaフレームワークの5エージェント構成と評価結果を確認。

2. PaperBanana 論文: arXiv プレプリント全文。

   • リンク: arxiv.org/abs/2601.23265
   • 説明: Planner-Visualizerの連携原理と292のテストケースによる評価データを深く理解。

3. Nano Banana Pro 学術図解ガイド: プロフェッショナルな研究用図解の実践。

   • リンク: z-image.ai/blog/nano-banana-pro-guide-for-academic-figures
   • 説明: 3段階のワークフロー、配色スキーム、解像度設定に関する詳細なアドバイス。

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: モデルの技術仕様、対応解像度、APIパラメータを確認。

5. APIYI Nano Banana Pro オンライン画像生成: コード不要の研究用図解作成ツール。

   • リンク: Image.apiyi.com
   • 説明: コードを書く必要がなく、プロンプトを貼り付けるだけで研究用メソッド図を生成可能。

著者: APIYI Team
技術交流: コメント欄であなたの研究用メソッド図のプロンプトテンプレートをぜひ共有してください。AIモデルに関するさらなる情報は、APIYI (apiyi.com) 技術コミュニティをご覧ください。