投稿者 投稿日: カテゴリー AIニュース
Googleが低コスト・高速の画像生成モデル「Nano Banana 2 Lite」と、テキストから動画を生成・編集できる「Gemini Omni Flash」をAPIで公開しました。画像は1枚あたり約0.034ドル（およそ5円）で4秒、動画は1秒あたり0.10ドルで最長10秒まで生成できます。商品画像とSNS向け短尺動画をこれまでより桁違いに安く量産できる可能性があり、日本のEC事業者の制作フローにも直結するニュースです。
何が起きたか：画像と動画の生成コストが一段下がった
The Decoderによると、Googleは2種類の生成AIモデルを新たにリリースしました。1つ目の「Nano Banana 2 Lite」は、APIでは gemini-3.1-flash-lite-image という名称で提供され、1K解像度の画像を約4秒・1枚0.034ドルで生成します。これはNano Banana 2（0.067ドル）やNano Banana Pro（0.134ドル）より安く、大量生成や高スループットの用途に向けた最軽量モデルという位置づけです。速度重視ながら、プロンプトへの追従、キャラクターの一貫性、画像内の文字の読みやすさは維持しているとGoogleは説明しています。価格はVentureBeatやGoogle公式ブログでも同じ数字が確認できました。
2つ目の「Gemini Omni Flash」は、テキストの指示で動画を生成・編集できるモデルです。料金は動画出力1秒あたり0.10ドルで、現時点では10秒のクリップを生成できます。音声の付与やシーンの延長はAPIではまだ非対応で、シーン切り替えやカメラ移動をまたいだキャラクターの一貫性にも限界があると明記されています。Googleは両モデルを組み合わせ、Nano Banana 2 Liteで静止画を作り、それをGemini Omni Flashに渡して動画化する使い方を推奨しています。デモアプリの1つ「Omni Product Studio」は、静止した商品画像をECサイト向けの動画に変換するものです。
日本のEC事業者にとっての論点
最も影響が大きいのは、商品ページに必要な画像・動画の制作コストです。楽天市場・Amazon・Shopify・Yahoo!ショッピングのいずれでも、メイン画像に加えてサブ画像、利用シーン画像、カラーバリエーションごとのカットなど、1商品あたり十数枚の素材が求められます。1枚約5円で4秒生成できるなら、撮影やレタッチの外注費と比べて、素材のたたき台づくりのコストは大きく下げられます。
動画の面では、Amazonの商品動画枠、楽天のSKU単位の動画、TikTok ShopやInstagramのリール向け短尺動画などが対象になります。10秒という制約はありますが、EC向けの縦型ショート動画はもともと数秒から十数秒が主戦場なので、静止画からの自動動画化は現場の運用にはまりやすい長さです。1本10秒でも約1.0ドル（およそ150円）で試作できる計算になります。
一方で、生成物にはSynthIDという電子透かしが埋め込まれると説明されています。AI生成であることを示す仕組みは、景品表示法や消費者への説明責任の観点からむしろ味方になり得ます。実在しない使用シーンを本物の商品写真のように見せる表現は、日本では優良誤認のリスクがあるため、あくまで「イメージ」であることの明示とセットで運用する前提が要確認事項です。
今後の展望と初動アクション
まずは低リスクな用途から試すのが現実的です。商品のメイン画像は実写を維持しつつ、カテゴリページのイメージ画像やSNS用の補助素材をNano Banana 2 Liteで生成する、ハイブリッドな体制が入口になります。
次に、3モデルの使い分けを前提にコストを設計します。大量生成はLite、品質とコストのバランスはNano Banana 2、緻密な作り込みが必要なブランド主要ビジュアルはPro、といった振り分けです。動画はGemini Omni Flashで静止画を10秒の縦型クリップに変換し、まずは広告やSNSでA/Bテストする流れが考えられます。
同時に、AI生成表記とSynthID運用の社内ガイドラインを整えておくことをおすすめします。誰がどのカテゴリでどのモデルを使うか、生成物のチェック体制、実写との併記ルールを先に決めておくと、公開後のトラブルを避けやすくなります。月間の生成枚数を見積もり、撮影外注費との損益分岐点を試算しておくと、投資判断の材料になります。
まとめ
Nano Banana 2 LiteとGemini Omni Flashの登場で、EC商品画像と短尺動画の制作コストは一段下がりました。日本のEC事業者は、実写と生成のハイブリッド、モデルの使い分け、AI生成表記の整備という3点を押さえ、まずは補助素材とSNS動画から小さく試すのが堅実なスタンスです。
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引用元: The Decoder
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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