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Nano Bananaはデザイナー業務に使える？｜挿絵作成のモデル比較で見えた判断材料
「納期に追われながらも、デザインのクオリティは絶対に妥協したくない」そんな葛藤を抱えていませんか？画像生成AIが普及する中、プロの現場でいま注目を集めているAIモデルの1つが、Nano Bananaです。本記事では、デザイナーがこの最先端ツールを日々の実務にどう組み込み、作業負担を減らしながら業務を効率化できるのか、具体的な活用術を詳しく解説します。また、実際に3つのNano Bananaモデルを比較した結果も紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
🎨Nano Bananaがデザイナーの業務を変える4つの理由
デザイナーが画像生成AIを実務に採用する上で、単なる生成能力だけでなく、プロの要求に応える「制御性」や「文字精度」が極めて重要な指標となります。ここでは、なぜNano Bananaがデザイナーにとって革新的なツールとなり得るのか、その理由を4つ紹介します。
日本語タイポグラフィの再現精度
これまでの画像生成AIでは、日本語の文字がデザイン内で崩れたり、意味をなさない記号に置き換わったりすることが制作上の大きな障壁となっていました。しかし、Nano Bananaは、日本語を含む多言語のテキスト表現に強みがあり、従来より読みやすく正確なテキスト入り画像を生成しやすくなっています。
ロゴデザインや広告バナーの初期案作成において、文字要素を含めた完成形をそのままイメージできる利点は以下の通りです。
- カンプ制作の迅速化：
デザインのラフ段階から正確な日本語を配置できるため、クライアントへのプレゼンテーションの精度が向上します。 - デザインの一体感向上：
文字を後から合成する手間がなく、全体のライティングや質感に馴染んだタイポグラフィを生成できるため、実制作時のヒントを多く得られます。
思考モード（Reasoning Mode）によるプロンプト解釈の進化
単純な単語の羅列を画像にするのではなく、デザイナーが込めた複雑な文脈や制作意図を深く読み取る「思考モード」が搭載されています。この機能により、AIは指示内容を一度論理的に分析してから絵作りを開始するため、ユーザーの想像に近いアウトプットが可能です。
デザイナーが持つ細かなニュアンスを、画像という形に変換する上で役立つ特徴は以下の通りです。
- コンテキストの理解：
複数の要素が絡み合う指示であっても、それぞれの関係性を論理的に整理して画面内に正しく配置できます。 - 抽象的指示の具現化：
「高級感のある静寂」といった抽象的なオーダーに対し、配色や余白の取り方を思考プロセスを経て最適化し、反映することが可能です。
複数の参照画像によるキャラクターの一貫性維持機能
ブランディングやキャラクターデザインのプロジェクトにおいて、異なるアングルや衣装でも「同一のキャラクター」として描き続けるのは極めて高度な作業でした。Nano Bananaシリーズでは、モデルによって最大14枚の参照画像を組み合わせて利用できます。特にNano Banana 2やNano Banana Proでは、キャラクター一貫性用の画像も活用しながら、特徴を保った展開を行いやすくなっています。
ブランドの世界観を損なうことなく、多様なビジュアル素材を量産できる主なメリットは以下の通りです。
- キャラクター展開の効率化：
三面図や表情集を読み込ませることで、どのポーズを生成しても顔立ちや体型がブレないアセットを大量に制作できます。 - トーン＆マナーの統一：
過去の成功事例を複数参照させることで、プロジェクト全体で一貫した色彩感覚やブラシの質感を保ち続けられます。
4K出力対応がもたらす実務レベルのクオリティ
生成された画像が低解像度であれば、結局は手作業での高画質化が必要になり、クリエイティブな時間を削ってしまうことになります。Nano Bananaシリーズは最大4Kの出力に対応しているため、印刷物や大画面のデジタルサイネージといった、実務レベルの用途でも活用を検討しやすくなります。
出力されたデータの品質が、実務におけるワークフローをどう変えるのかは以下の通りです。
- ディテールの再現性：
毛髪の質感や風景の微細な奥行きまで鮮明に描かれるため、高精細なモニターでの確認においてもクオリティの低さを感じにくくなります。 - 後加工の柔軟性：
4K解像度であれば一部を大胆にトリミングして使用しても画質が保たれるため、レイアウトの調整が容易に行えます。
🚀Yoomは画像生成プロセスを自動化できます
Nano Bananaは、デザイナーの可能性を押し広げる優れたツールです。しかし、画像を生成する際は、毎回プロンプトを作成して入力する手間が生じます。こうした課題もYoomなら解決できます。
[Yoomとは]
Yoomを利用すれば、顧客と取り決めた情報を丸投げするだけで、最適なプロンプトを構築し、生成した画像を担当者へ通知できます。これにより、以下のような効果が期待できます。
- デザイナーのプロンプトスキルの差を解消
- 顧客の要望からデザインのラフを素早く作成
- 非エンジニアでも現場主導で導入とメンテナンスが可能
Yoomは直感的な設定だけで柔軟なフローを構築できるため、業務に合わせたカスタマイズもノーコードで行えます。無料プランや以下のようなテンプレートも豊富に用意されており、気軽に試すことができるので、自動化による新しい働き方をぜひ体験してみてください。
■このテンプレートをおすすめする方
- ロゴのイメージをうまく言語化できず、デザイナーへの発注用ラフ作成に課題を感じているマーケティング担当者の方
- 新規事業の立ち上げを幅広く兼務しており、クリエイティブ制作のディレクション業務を効率化したい企画担当者の方
- Slackを起点として、アプリを切り替えずにロゴの自動生成からデータ管理までを完結させたいチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット
- サービス名とコンセプトを伝えるだけでAIが最適なプロンプトを考案し、Leonardo AIでラフ案を生成するため、制作のヒントを迅速に得られます。
- 生成された画像は自動でGoogle Driveへ保存されるため、データの格納漏れを防ぎ、Slackへの自動投稿によりチーム内での迅速な情報共有が可能です。
■フローボットの流れ
- はじめに、Slack、Leonardo AI、Google DriveをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、Slackの「新しいメッセージが投稿されたら」アクションを設定します
- 最後に、AIワーカーで、ロゴ生成プロンプトの考案、Leonardo AIでのロゴ画像生成、 Google Driveへの保存、Slackへの通知を一括で行うためのマニュアルを作成し、各ツール・アクションを使用ツールとして設定します
■このワークフローのカスタムポイント
- Slackのトリガー設定では、ロゴ制作依頼を投稿する専用のチャンネルを指定してください。
- AIワーカーのマニュアル（指示内容）を調整することで、ロゴのテイスト（フラットデザイン、ミニマル、手書き風など）や生成する枚数などをより細かく指定することが可能です。
- Google Driveの保存先フォルダをプロジェクトごとに変更するなど、運用に合わせてカスタマイズしてください。
■注意事項
- Slack、Leonardo AI、Google DriveのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- AIエージェントを活用して、WebサイトやSNS投稿用の画像生成を効率化したいマーケティング担当者の方
- チームからの画像生成依頼をフォームで受け付け、制作プロセスを自動化したいと考えている方
- 画像生成AIのプロンプト考案や商用利用の確認作業を自動化し、属人化を解消したい方
- フォーム送信を起点に画像生成から商用利用の判定、通知までが自動処理されるため、手作業の時間を短縮できます
- AIエージェント（AIワーカー） がプロンプト作成などを担うため、担当者のスキルに依存しない標準化された画像生成フローが構築できます
- はじめに、OpenAIとDiscordをYoomと連携します
- 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、画像生成のテーマや要望を受け付けるためのフォームを設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、フォームで受け取った内容をもとに画像生成用のプロンプトを作成し、商用利用の可否を判定した上で、生成された画像と判定結果をDiscordに通知するための指示を作成します
■このワークフローのカスタムポイント
- トリガーとして設定するフォームでは、画像生成の依頼で受け付けたい内容に合わせて、質問項目を任意で設定することが可能です
- AIワーカーに与える指示の内容は、生成したい画像のスタイルなどに合わせて変更できます。また、通知先のDiscordアカウントやチャンネルも任意で設定可能です
- OpenAI、DiscordのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- OpenAIのアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- 詳しくはOpenAIの「API料金」ページをご確認ください。
- OpenAIのAPIはAPI疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
🪄デザイナーのためのNano Bananaで使えるプロンプトテクニック4選
AIを単なる「ランダムな生成ツール」ではなく、プロの道具として制御するためには、プロンプトの記述にデザイナーならではの視点を取り入れる必要があります。ここでは、実務ですぐに活用できる具体的なプロンプトの構成テクニックを4つ解説します。
コンテキストを明示する「役割指定」プロンプト
AIに対して「あなたはシニアアートディレクターです」といった具体的な役割を定義することで、生成される画像のクオリティや雰囲気がプロの基準に調整されます。これにより、その職種が本来持っている「美意識」や「デザインの基本原則」を前提としたアウトプットが得られるようになります。
役割を指定することによって、デザイン案の方向性がより研ぎ澄まされる理由は以下の通りです。
- 専門用語の反映：
職種を指定することで、その分野特有の構図や配色パターンが暗黙的に反映され、意図に近い画像が出やすくなります。 - 出力の安定化：
役割という枠組みを与えることで、AIの解釈が広がりすぎるのを防ぎ、デザイナーが求める「実務的な回答」に近づけることが可能です。
構図・照明・カメラアングルを制御する技術的パラメータ
デザイナーであれば、単に「明るい」と指示するのではなく、光源の位置やカメラのレンズ特性を具体的に言語化することで、ビジュアルを精密にコントロールできます。技術的なキーワードをプロンプトに組み込むことは、AIへの指示を確実にするための最短距離です。
狙い通りの絵作りを行うために、プロンプトに盛り込むべき具体的な項目は以下の通りです。
- 光学設定の明示：
「35mm広角レンズ」や「被写界深度の浅いボケ」といったカメラ設定を指定し、視覚的な誘導を正確に行います。 - ライティングの指定：
「サイドからのドラマチックな逆光」や「ソフトボックスによる柔らかい拡散光」など、光の質を具体的に指示します。
ネガティブプロンプトによるノイズの除去と品質安定化
「描いてほしくない要素」を明示的に指定するネガティブプロンプトは、不自然な変形やデザイン上のノイズを排除するために不可欠な技術です。あらかじめ禁止事項を伝えておくことで、生成を繰り返す際の手戻りを最小限に抑え、品質を一定に保つことができます。
洗練されたアウトプットを得るために、一般的に除外すべき具体的な要素は以下の通りです。
- 不自然な描写の回避：
「指の数の重なり」や「背景のテクスチャの崩れ」など、AI特有の典型的なミスを未然に指定して排除します。 - デザインの清浄化：
「過度な彩度」や「余計な写り込み」を指定することで、ブランドイメージに沿ったクリーンな画像を生成しやすくなります。
マルチターン編集機能による段階的なクリエイティブ修正術
一度の生成で完璧を目指すのではなく、AIと対話を重ねながら細部をブラッシュアップしていく「マルチターン編集」は強力な機能です。生成された画像に対して、特定の範囲を指定して修正や追加を依頼することで、求めるデザインに近づけることができます。
効率的な修正ワークフローを構築するためのポイントは以下の通りです。
- 要素の追加と削除：
既存の構図を崩さずに「ここに青い花を一輪追加して」といったピンポイントな修正指示が対話形式で可能になります。 - 段階的な洗練：
最初は構図の確認、次に色の調整、最後に質感の追加といったステップを踏むことで、完成度を確実に高められます。
🛠️【検証】Nano Bananaの3モデルを比較してみた！
ここでは、Google Flowを使用し、同じプロンプトでモデルを変えた時に、生成される画像がどのように変わるかを検証した結果を紹介します。
検証条件
検証は、以下の条件で行いました。
- アカウント：Google無料アカウント
- モデル：Nano Banana 2 Lite・Nano Banana 2・Nano Banana Pro
- アスペクト比：16：9
- 生成枚数：1枚
※画質は、ダウンロード時に1K/2K/4Kから選択可能です。なお、4KでのダウンロードにはGoogle AI Ultraプランへの加入が必要です。
画像の生成
各モデルで画像を生成してみます。利用したプロンプトは以下の通りです。
【検証プロンプト】
- あなたは、ベテランの児童文学の挿絵画家です。以下の画像を作成してください。
・構図：森の切り株を中心に配置し、子供と蝶にフォーカスが当たる構図
・色彩と光：淡い色彩を基調とし、優しく差し込む木漏れ日の表現
・質感・スタイル：繊細な水彩画、柔らかなタッチ
・内容：森の切り株に座る小さな子供の魔法使いが、手の上に止まった光る蝶と見つめ合っている。周囲には幻想的なキノコや花が咲いている。
【プロセス】
- 生成条件の設定：Google Flowで新規プロジェクトを開き、生成条件を設定します。
- プロンプトの送信：プロンプトを入力して送信します。
- 画像の生成：プロンプトを送信すると、画像が生成されます。
【Nano Banana 2 Lite】
【Nano Banana 2】
【Nano Banana Pro】
検証結果
Nano Bananaの各モデルを比較・検証してみて、以下のことがわかりました。
- すべての検証モデルで指示通りの画像生成がされた
- モデルの性能が上がるほど水彩画のリアルさが増す傾向がみられた
- Proモデルは全体的に統一感のあるタッチで描かれていた
- Nano Banana 2やLiteでも物理的に不自然な描画はなかった
🔷ブログ用途からプロ水準までカバーする高い基本性能
Nano Bananaシリーズは、下位モデルであっても物理的な破綻がなく、ブログ記事などでそのまま使える実用的な生成能力を備えています。検証から得られた具体的な優れた点は以下の通りです。
- 基本性能の高さ：
検証したNano Bananaの全モデルで、指定した構図や要素が漏れなく画像に反映されました。 - Proモデルの圧倒的な表現力：
最高性能のProモデルは、水彩画のタッチに画面全体の統一感があり、指示の文脈を極めて正確に汲み取りました。 - 描画密度の向上：
上位モデルになるほど空白が少なくなり、より密度が高く完成された画像が生成される傾向にありました。
🔷モデル性能によって生じるタッチのばらつきと限界
モデルのグレードによって、細部の表現力や画面全体の統一感に明確な格差が生じることが確認できました。実務で利用する際に留意すべき点は以下の通りです。
- 画風の不一致：
ミドルクラスのNano Banana 2では、周囲の背景とメインの子供とで水彩画のタッチに明らかな違いが生じていました。 - 高度な要求に対する限界：
Nano Banana 2やLiteでも基本要件は満たしますが、細部まで文脈を正確に反映させたい場合、下位モデルでは意図を汲みきれない可能性があります。 - 実質的な選択肢の狭さ：
プロレベルの正確な表現や統一感を求めるのであれば、Nano Banana Proモデルが最有力候補になります。
⚖️Nano Bananaの限界と注意点
Nano Bananaは便利なツールですが、実務に導入する際にはAI特有の制約や注意点についても正しく理解しておく必要があります。ここでは、4つのポイントを紹介します。
プロンプトエンジニアリングの習熟度
AIから理想のアウトプットを引き出すには、頭の中にあるイメージを正確な言語に変換する「プロンプトエンジニアリング」のスキルが不可欠です。デザイナーが持つ卓越した感性を、いかに論理的なテキストへと落とし込めるかが、ツールの真価を左右する要因となります。
言語化スキルの習熟が成果物に与える具体的な影響は以下の通りです。
- 指示の具体性による差：
素材の質感や光の角度を専門用語で指定できないと、AIから期待通りの結果を得るまでに何度もリテイクが発生します。 - 感性の言語化という新スキル：
自分が「良い」と感じる理由を、どこまでAIが理解できる説明として言語化できるかで、生成される画像のクオリティが変わります。
編集性とデータ形式の制約
生成される画像は基本的にビットマップデータ（ラスター形式）であり、ロゴ制作などで必須となるベクターデータとして直接出力されるわけではありません。そのため、生成された画像をそのまま納品するのではなく、実制作のパーツや下書きとして活用する意識が必要です。
実務上のデータ取り扱いに関する具体的な留意点は以下の通りです。
- ベクター化の手間：
生成したロゴ案などを商標として登録したり拡大縮小したりするには、手動でのトレース作業が依然として必要です。 - レイヤー非対応の課題：
背景と被写体が統合された状態で出力されるため、一部のパーツを少しだけ動かすといった修正にはレタッチ技術を要します。
修正作業における実務上の課題
画像の一部を「1ピクセル単位」で微調整することは、Nano Bananaでも制御しきれない側面があります。一部を変更しようとして再生成をかけると、気に入っていた他の部分まで微妙に変わってしまうことがあり、厳密な指示が求められる場面では根気が必要になります。
修正フェーズでデザイナーが意識すべきアプローチは以下の通りです。
- AIに任せすぎない判断：
複雑な修正をAIで何度も試みるより、Photoshopなどで直接レタッチした方が圧倒的に早い場合があります。 - プロンプトの微調整術：
どの単語が画像に強く影響するかを把握し、少しずつ言葉を入れ替えて理想に近づける「粘り」が重要です。
権利関係と商用利用の留意点
AI生成画像の商用利用については、利用するプラットフォーム（Vertex AIやGoogle Workspace経由など）の規約によって条件が大きく異なります。また、生成された画像が既存の著作権を侵害していないか、常に最新の法的動向を把握した上で慎重に扱う必要があります。
トラブルを避けるために、最低限確認しておくべき事項は以下の通りです。
- ライセンス体系の確認：
自身が利用しているプランが商用利用を公式に認めているか、必ず公式ドキュメントで最新情報を確認します。 - AI生成物であることの明示：
「SynthID」などの技術により、AIが作成したものであることを識別可能にする透明性への配慮も、今後のプロには求められます。
✅まとめ
Nano Bananaは、日本語の再現性やキャラクターの一貫性を得意としている、デザイナーの可能性を広げる次世代ツールと言えます。これからのデザイナーに求められることは、技術に振り回されず、自身の感性と言語化能力を磨き続けることです。プロンプトを通じて意図を的確に伝えるスキルは、今後のクリエイターにとって必須の素養となるはずです。新しいテクノロジーを自らの表現領域を広げる道具として柔軟に取り入れ、クリエイティビティをさらに伸ばしてみてください。
🔗Yoomでできること
Yoomを活用すれば、画像の作成だけでなく、データベースやカレンダー、プロジェクト管理、メッセージツールといったさまざまなツールをまたぐ業務を自動化できます。これにより、以下のような効果を実感している事例もあります。
Yoomには、自動化フローを構築するためのテンプレートが豊富にあり、直感的な操作で簡単に設定できるので、ぜひ試してみてください。
- SNS投稿用の画像制作に追われており、画像生成のプロセスを自動化して運用をスピードアップしたいマーケティング担当者の方
- Leonardo AIを活用した高品質なクリエイティブ制作を、専門知識なしで手軽に業務フローへ組み込みたいチームリーダーの方
- デザイナーのリソースが不足しており、AIを活用して投稿の質を落とさずに発信量を増やしたい経営者
- Google スプレッドシートへ企画案を入力するだけで画像が生成されるため、プロンプトの考案や画像作成に費やしていた時間を短縮できます。
- 生成された画像は自動でGoogle Driveに保存されSlackで通知されるため、管理の手間が減り、スムーズに投稿準備へ移行することが可能です。
- はじめに、Google スプレッドシート、Leonardo AI、Google Drive、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、Google スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します
- 最後に、各AIワーカーで、企画案から最適なプロンプトを構成し、 Leonardo AIでの画像生成からGoogle Driveへの保存・Slack通知、品質不足時の再生成を一気通貫で完結するためのマニュアルを作成し、各アクションを使用ツールとして設定します
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートのトリガー設定では、企画案を管理しているシートのIDや範囲を任意で設定してください。
- AIワーカーの指示内容を調整することで、生成される画像のタッチやスタイル（実写風、イラスト風など）、再生成の基準などを自由にカスタマイズすることが可能です。
- Google Driveでのアップロード先となるフォルダや、Slackで通知を受け取りたいチャンネルも任意で指定してください。
- Google スプレッドシート、Leonardo AI、Google Drive、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Googleスプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Googleスプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- ECサイトの商品登録作業において、画像の白抜き加工を効率化したいと考えている運営担当者の方
- SNS投稿の頻度が高く、魅力的な投稿文の作成と画像加工のプロセスを自動化したいSNSマーケターの方
- Google DriveやSlackを業務で活用しており、ツール間のデータ連携を自動化して転記ミスを防ぎたい方
- Google Driveに画像をアップロードするだけで加工が完了するため、画像編集ソフトを立ち上げて作業する手間を省けます。
- AIが自動で投稿文を作成し、加工済み画像と一緒にSlackへ通知するため、チーム内での確認や投稿予約までのリードタイムを短縮できます。
- はじめに、Google Drive、Remove.bg、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle Driveを選択し、「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでGoogle Driveを選択し、「ファイルをダウンロードする」というアクションを設定します。
- 最後に、AIワーカーのオペレーションで、Remove.bgでの背景削除と加工ファイルの保存、SNS投稿文作成、Slack通知までを行うスキル（指示）を作成ます。
■このワークフローのカスタムポイント
- Google Driveのトリガー設定では、画像がアップロードされる特定のフォルダIDを指定してください。
- Remove.bgの背景除去の画像処理は、 AIワーカーの指示内容（スキル） やアクション設定によって自由にカスタマイズできます。
- AIワーカーの指示内容（スキル）を調整することで、投稿先のプラットフォームやブランドイメージに合わせた最適なトーンの文章を生成できます。
- Google Driveの保存先フォルダやSlackの通知先チャンネルは、任意のプロジェクトやチームなどを実際の運用に沿って設定してください。
- Google Drive、Remove.bg、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
【出典】
すべての開発者と企業向けに Nano Banana Pro を発表 | Google Cloud 公式ブログ／Nano Banana による画像生成 - Interactions API | Google AI for Developers
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
