Nano Banana Proで広告素材を大量生成する方法：ECテンプレート化配信の4つの実践戦略

import openai
import asyncio
import aiohttp
import json
import os
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import hashlib
from datetime import datetime

class Platform(Enum):
    """広告プラットフォームの列挙型"""
    TAOBAO = {"name": "淘宝", "size": "800x800", "ratio": "1:1"}
    JD = {"name": "京東", "size": "800x800", "ratio": "1:1"}
    PINDUODUO = {"name": "拼多多", "size": "750x750", "ratio": "1:1"}
    WECHAT_MOMENTS = {"name": "微信モーメンツ", "size": "1280x720", "ratio": "16:9"}
    DOUYIN = {"name": "抖音（TikTok中国版）", "size": "1080x1920", "ratio": "9:16"}
    XIAOHONGSHU = {"name": "小紅書（RED）", "size": "1242x1660", "ratio": "3:4"}

@dataclass
class AdTemplate:
    """広告テンプレートデータクラス"""
    name: str
    prompt_template: str
    style: str
    platform: Platform
    negative_prompt: Optional[str] = None

@dataclass
class ProductData:
    """商品データクラス"""
    sku: str
    name: str
    category: str
    selling_points: List[str]
    price: float
    discount: Optional[str] = None
    reference_images: List[str] = None

class NanoBananaProAdGenerator:
    """Nano Banana Pro 広告クリエイティブ一括生成器"""

    def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.apiyi.com/v1"):
        self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
        self.cache_dir = "./ad_cache"
        self.output_dir = "./generated_ads"
        os.makedirs(self.cache_dir, exist_ok=True)
        os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)

    def _generate_cache_key(self, product: ProductData, template: AdTemplate) -> str:
        """キャッシュキーの生成"""
        data = f"{product.sku}_{template.name}_{template.platform.name}"
        return hashlib.md5(data.encode()).hexdigest()

    def _check_cache(self, cache_key: str) -> Optional[str]:
        """キャッシュの確認"""
        cache_file = f"{self.cache_dir}/{cache_key}.json"
        if os.path.exists(cache_file):
            with open(cache_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
                cache_data = json.load(f)
                return cache_data.get('image_url')
        return None

    def _save_cache(self, cache_key: str, image_url: str, metadata: Dict):
        """キャッシュの保存"""
        cache_file = f"{self.cache_dir}/{cache_key}.json"
        cache_data = {
            "image_url": image_url,
            "generated_at": datetime.now().isoformat(),
            "metadata": metadata
        }
        with open(cache_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(cache_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    def build_prompt(self, product: ProductData, template: AdTemplate) -> str:
        """プロンプトの構築"""
        selling_point = product.selling_points[0] if product.selling_points else "高品質な商品"
        discount_text = product.discount if product.discount else "好評発売中"

        prompt = template.prompt_template.format(
            product_name=product.name,
            category=product.category,
            selling_point=selling_point,
            price=product.price,
            discount=discount_text,
            style=template.style,
            platform=template.platform.value["name"]
        )

        return prompt

    async def generate_single_ad(
        self,
        product: ProductData,
        template: AdTemplate,
        use_cache: bool = True
    ) -> Dict:
        """単一の広告クリエイティブを生成"""

        # キャッシュの確認
        cache_key = self._generate_cache_key(product, template)
        if use_cache:
            cached_url = self._check_cache(cache_key)
            if cached_url:
                return {
                    "success": True,
                    "from_cache": True,
                    "product_sku": product.sku,
                    "template": template.name,
                    "platform": template.platform.name,
                    "image_url": cached_url
                }

        # プロンプトの構築
        prompt = self.build_prompt(product, template)

        try:
            # APIを呼び出して生成
            response = self.client.images.generate(
                model="nano-banana-pro",
                prompt=prompt,
                size=template.platform.value["size"],
                n=1,
                response_format="url"
            )

            image_url = response.data[0].url

            # キャッシュの保存
            metadata = {
                "product": product.name,
                "sku": product.sku,
                "template": template.name,
                "platform": template.platform.name,
                "prompt": prompt
            }
            self._save_cache(cache_key, image_url, metadata)

            return {
                "success": True,
                "from_cache": False,
                "product_sku": product.sku,
                "template": template.name,
                "platform": template.platform.name,
                "image_url": image_url,
                "prompt": prompt
            }

        except Exception as e:
            return {
                "success": False,
                "product_sku": product.sku,
                "template": template.name,
                "platform": template.platform.name,
                "error": str(e)
            }

    async def batch_generate(
        self,
        products: List[ProductData],
        templates: List[AdTemplate],
        max_concurrent: int = 10,
        use_cache: bool = True
    ) -> List[Dict]:
        """広告クリエイティブを一括生成"""

        tasks = []
        for product in products:
            for template in templates:
                tasks.append(self.generate_single_ad(product, template, use_cache))

        # 並列数の制御
        results = []
        for i in range(0, len(tasks), max_concurrent):
            batch = tasks[i:i + max_concurrent]
            batch_results = await asyncio.gather(*batch)
            results.extend(batch_results)

            # 進捗表示
            print(f"進捗: {min(i + max_concurrent, len(tasks))}/{len(tasks)} 完了")

        return results

    def generate_report(self, results: List[Dict]) -> Dict:
        """生成レポートを作成"""
        total = len(results)
        success = sum(1 for r in results if r.get("success"))
        from_cache = sum(1 for r in results if r.get("from_cache"))
        failed = total - success

        # プラットフォームごとの統計
        by_platform = {}
        for result in results:
            if result.get("success"):
                platform = result["platform"]
                if platform not in by_platform:
                    by_platform[platform] = 0
                by_platform[platform] += 1

        return {
            "total_tasks": total,
            "success_count": success,
            "from_cache_count": from_cache,
            "new_generated_count": success - from_cache,
            "failed_count": failed,
            "success_rate": f"{(success/total*100):.1f}%",
            "by_platform": by_platform
        }

# 使用例
async def main():
    # ジェネレーターの初期化
    generator = NanoBananaProAdGenerator(
        api_key="your_api_key_here"
    )

    # 広告テンプレートの定義
    templates = [
        AdTemplate(
            name="メイン画像テンプレート",
            prompt_template="""ECメイン画像デザイン:
商品: {product_name}
カテゴリ: {category}
コアセールスポイント: {selling_point}
価格: ¥{price}
プロモーションタグ: {discount}

デザインスタイル: {style}
プラットフォーム: {platform}

デザイン要件:
1. 商品を中央に配置し、占有率を60-70%にすること
2. 白または明るい色のクリーンな背景
3. 左上に赤いプロモーションタグを表示
4. 右下に価格を表示
5. プロフェッショナルな商業写真の質感

高品質なECメイン画像、{platform}プラットフォームに最適。""",
            style="シンプルモダン",
            platform=Platform.TAOBAO
        ),
        AdTemplate(
            name="SNS用テンプレート",
            prompt_template="""SNS広告デザイン:
商品: {product_name}
セールスポイント: {selling_point}
特典: {discount}

デザインスタイル: {style}、ライフスタイルシーン
テキスト: 商品名とセールスポイントのコピー

デザイン要件:
1. 生活シーンの中で商品の使用イメージを提示
2. 温かみのある自然な雰囲気
3. 上部に商品名を表示
4. 下部にコアセールスポイントを表示
5. {platform}プラットフォームでの共有に最適

リアリティがあり、目を引くデザイン。""",
            style="フレッシュナチュラル",
            platform=Platform.XIAOHONGSHU
        )
    ]

    # 商品データの準備
    products = [
        ProductData(
            sku="BT-001",
            name="Bluetoothイヤホン Pro Max",
            category="デジタルアクセサリー",
            selling_points=["アクティブノイズキャンセリング", "40時間連続再生", "HiFi音質"],
            price=299.0,
            discount="期間限定50%OFF"
        ),
        ProductData(
            sku="WB-002",
            name="ビジネス用魔法瓶",
            category="生活用品",
            selling_points=["24時間保温", "316ステンレス", "漏れ防止設計"],
            price=159.0,
            discount="1点買うともう1点無料"
        )
    ]

    # 一括生成
    print("広告クリエイティブの一括生成を開始します...")
    results = await generator.batch_generate(
        products=products,
        templates=templates,
        max_concurrent=5,
        use_cache=True
    )

    # レポート生成
    report = generator.generate_report(results)

    print("\n" + "="*50)
    print("生成レポート")
    print("="*50)
    print(f"総タスク数: {report['total_tasks']}")
    print(f"成功: {report['success_count']} ({report['success_rate']})")
    print(f"キャッシュから読み込み: {report['from_cache_count']}")
    print(f"新規生成: {report['new_generated_count']}")
    print(f"失敗: {report['failed_count']}")
    print(f"\n各プラットフォームの内訳:")
    for platform, count in report['by_platform'].items():
        print(f"  {platform}: {count} 枚")

    # 結果の保存
    with open("generation_results.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    print(f"\n詳細な結果は generation_results.json に保存されました")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

大量生成される素材の品質の一貫性を保つには、以下の3つのレベルでの制御が必要です。

テンプレート層の制御:

• 標準化されたプロンプトテンプレートを使用し、記述言語を統一します。
• テンプレート内で、禁止する要素（ネガティブプロンプト）を明確にします。
• ブランドカラー、ロゴの位置など、コアとなる視覚要素を固定します。

プロセス層の制御:

• 自動品質チェックを実施します（画像認識による主要要素の検証）。
• 品質のしきい値を設定し、不合格の場合は自動的に再生成します。
• 人間によるサンプリング検査メカニズムを構築します（サンプルの10％を抽出）。

データ層の制御:

• 高品質で一貫性の強い参考画像を使用します。
• 商品データを正規化します（フィールド形式と命名規則の統一）。
• 再現と最適化を容易にするため、生成パラメータを記録します。

APIYI（apiyi.com）プラットフォームの品質管理機能を使用すると、自動品質チェックルールを設定できます。要件を満たさない素材は自動的に手動審査キューに入るか、再生成がトリガーされます。

大量生成における失敗処理は、システムの安定性を保証するための鍵となります。

予防措置:

• 入力データの完全性と形式の正確性を検証します。
• 合理的なAPI呼び出しのタイムアウト時間を設定します。
• レート制限（リミット）を回避するため、同時実行数を制御します。

失敗処理戦略:

• 指数バックオフ（Exponential Backoff）リトライメカニズムを実装します（1回目は1秒待機、2回目は2秒待機、3回目は4秒待機）。
• 最大3回までリトライし、それでも失敗する場合は失敗キューに記録します。
• 失敗キューを定期的に一括処理します（手動介入またはパラメータ調整）。

モニタリングとアラート:

• 成功率をリアルタイムで監視し、90％を下回った場合にアラートを通知します。
• 問題解決を容易にするため、詳細なエラーログを記録します。
• 失敗レポートを生成し、失敗原因の分布を分析します。

コード例:

async def generate_with_retry(task, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            result = await generate_single_ad(task)
            if result["success"]:
                return result
        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                # 最后一次失败,记录到失败队列
                save_to_failed_queue(task, str(e))
            else:
                # 等待后重试
                await asyncio.sleep(2 ** attempt)

はい、商品カテゴリによって広告素材へのニーズは大きく異なるため、「カテゴリ別テンプレートライブラリ」を構築することをお勧めします。

標準カテゴリテンプレート（ほとんどの商品に適用可能）:

• 3C・デジタル製品：テクノロジー感、機能展示、スペックの強調
• アパレル・バッグ・靴：シーン設定、モデルによる展示、コーディネート提案
• 美容・パーソナルケア：質感の展示、使用効果、成分説明
• 食品・飲料：食欲をそそる演出、鮮度、味の描写
• ホーム・日用品：生活シーンへの融合、使用シーン、素材の展示

特殊カテゴリのカスタマイズ:

• 高級品：高級感、ディテールのアップ、ブランドストーリー
• ベビー・マタニティ：安心感、温かみのあるシーン、素材の認証
• ヘルスケア：専門的な裏付け、データによるサポート、権威ある認証

テンプレートの再利用戦略:

• 同一カテゴリの商品はテンプレートを共有し、商品情報のみを差し替えます。
• カテゴリをまたぐ共通要素（セールラベルなど）は再利用可能です。
• 各カテゴリのコンバージョンデータを定期的に分析し、テンプレートライブラリを最適化します。

初期段階では、主要な各カテゴリに対して3〜5個のコアテンプレートを用意し、実際の効果に基づいて徐々に拡充・最適化していくのが良いでしょう。

ほとんどの場合は可能ですが、「段階的な審査」メカニズムの構築をお勧めします。

自動配信（全体の70〜80％）:

• 検証済みの成熟したテンプレートを使用します。
• 商品情報が完全かつ正確であること。
• 自動品質チェックをすべて通過していること。
• 過去のデータパフォーマンスが良好であること。

クイック審査（全体の15〜20％）:

• 新しいテンプレートを初めて使用する場合。
• 高単価商品または重要なキャンペーン。
• ブランドの機密情報に関わる場合。
• 2〜3分程度の人間による目視チェックで承認します。

厳格審査（全体の5〜10％）:

• 特殊カテゴリ（医療、金融、教育）。
• 著名人やIPのライセンスコンテンツが含まれる場合。
• 超大規模な配信（数千万円規模の予算）。
• 法務またはブランド部門による共同審査。

プラットフォーム規約のチェック:
配信前に必ず以下を検証してください：

• 画像サイズと形式がプラットフォームの要件を満たしているか。
• コピーに禁止用語が含まれていないか。
• 第三者の著作権を侵害していないか。
• 広告表示と免責事項が完全であるか。

APIYI（apiyi.com）プラットフォームの「スマート審査」機能を使用すると、素材が主要な広告プラットフォームの規約に適合しているかを自動検知できます。サイズ検証、禁止用語チェック、コンテンツの安全性スキャンなどが含まれ、配信効率を大幅に向上させます。

完全な効果追跡体系を構築することが、素材生成戦略を最適化する鍵となります。

素材レベルの指標:

• CTR（クリック率）：素材の引きの強さを測定。
• CVR（コンバージョン率）：素材の説得力を測定。
• CPC（クリック単価）：配信効率を測定。
• ROI（投資収益率）：全体の収益性を測定。

テンプレートレベルの指標:

• 異なるテンプレート間での平均CTR/CVRの比較。
• 各テンプレートのカテゴリごとのパフォーマンスの差。
• テンプレートのアップデート前後での効果向上の度合い。

追跡方法:

1. 生成された各素材に一意のIDを割り当てます。
2. 広告配信時に素材IDと配信データを紐付けて記録します。
3. 定期的（日次/週次）に各素材のパフォーマンスデータを集計します。
4. データダッシュボードを構築し、可視化します。

最適化のループ:

素材生成 → 配信テスト → データ収集 →
パフォーマンス分析 → テンプレート最適化 → 再生成

コード例:

# 记录素材元数据
metadata = {
    "asset_id": "AD-2026-001",
    "template": "主图模板A",
    "product_sku": "BT-001",
    "generated_at": "2026-01-19",
    "platforms": ["淘宝", "京东"]
}

# 定期拉取投放数据
ad_performance = fetch_ad_performance(
    asset_id="AD-2026-001",
    date_range="last_7_days"
)

# 分析并优化
if ad_performance["ctr"] > 0.05:  # CTR > 5%
    mark_template_as_high_performing("主图模板A")

APIYI（apiyi.com）プラットフォームは素材効果追跡APIを提供しており、主要な広告プラットフォーム（Tencent Ads、Ocean Engine、Alimamaなど）とデータを連携し、素材IDと配信効果を自動的に紐付けて、最適化提案レポートを生成することが可能です。