画像生成AIの選び方：ChatGPT Image 1.5とNanoBanana、違いはどこ？

こんにちは、GDX株式会社のAIリサーチ担当です。

はじめに

画像生成AIは「何が一番すごいか」よりも、「自分の用途に合うか」で満足度が決まります。この記事では、OpenAIの画像生成（通称 ChatGPT image 1.5）を公式情報ベースで整理しつつ、呼び名だけだと正体がブレやすい NanoBanana については、機能面と安全性（セーフティ）を軸に比較します。読み終えた頃には、ご自身に合ったツールを選びやすくなるはずです。

1. 機能面の比較観点：生成・編集・マルチターン

OpenAIの公式ガイドでは、GPT Imageは 指示追従、文字描画、詳細編集、現実世界の知識といった強みを掲げています。またImage APIでもResponses APIでも、品質・サイズ・形式などの出力調整ができる設計になっています。 OpenAI Platform+1

Gemini（Nano Banana）は、公式ガイドで 反復的な洗練（iterative refinement）、高精細な文字レンダリング、複数画像を使った合成・スタイル転写などを“できること”として列挙しています。記事としては「生成の一発勝負」より「会話で詰める」ユースケースを想定している点が、OpenAI側のResponses API思想とも対比になります。 Google AI for Developers

2. 透かし・安全・権利まわり（比較で意外に差が出る）

OpenAIは、プロンプトと生成画像がコンテンツポリシーに基づきフィルタリングされ、GPT Imageでは moderation パラメータ（auto / low）で厳しさを調整できる、と公式に書かれています。運用では「誰がどの厳しさで生成できるか」を決めるのが実務的に重要です。 またOpenAIのGPT Image利用では、組織の API Organization Verification が必要になる場合がある、と明記されています。チーム導入・商用導入時は「技術的に呼べる」だけでなく「審査・権限が揃っているか」も比較軸になります。 OpenAI Platform

Gemini（Nano Banana）は、生成画像に SynthIDウォーターマークが入ることを明示しています。さらに画像編集の節で「アップロード画像の権利」や「禁止用途ポリシー」への注意喚起があり、出力物の扱い・社内外共有の設計に直結します。 Google AI for Developers

3. 料金体系：OpenAIは“品質×解像度の1枚単価”が見えやすい／Geminiは“画像出力の単価”を提示

OpenAIの gpt-image-1.5 は、トークン課金に加えて **品質（Low/Medium/High）×解像度ごとの「1枚あたり料金」**が公式モデルページに載っています。比較記事としては、同じ「1枚生成」でも品質レンジでコストが変動する点を明示すると親切です。 OpenAI Platform

Gemini Developer APIの料金ページでは、gemini-2.5-flash-image の 画像出力が“1枚あたり相当額”として明示され、Batchではさらに単価が下がる構造になっています。大量生成・バッチ前提のプロダクトでは、この“Batch前提の単価設計”が効いてきます。 Google AI for Developers

さらにGeminiは、Free/Paidで「生成内容がプロダクト改善に使われるかどうか」が異なる旨を公式に示しており、価格だけでなく データ取り扱い要件が選定要因になり得ます（企業利用はここが重要になりがちです）。

まとめ

ChatGPT image 1.5（OpenAIの公式ドキュメントで確認できる Images API／関連モデルを前提）は、公式に整理された仕様とサポートの範囲内で画像生成・編集を進めたい場合に適しています。一方で NanoBanana は、名称だけでは提供元やバージョンが複数の可能性があるため、比較の前にモデルコード、APIの入口、費用、制約を確認することが重要です。選定では生成品質だけでなく、利用シーン（ワークフロー、コスト、コンプライアンス、共有要件）に合わせて判断するのが現実的です。

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※この本文はChatGPTによって作成された記事です。記事の内容については弊社の見解や責任を示すものではありません。ご了承のほどお願い申し上げます。