結論（TL;DR）：純粋なテキスト→画像（text-to-image）では、Seedream-4-high-res が LMArena の最新集計で Nano Banana と拮抗しつつわずかに優位。一方で 画像編集（image edit）では Nano Banana が首位。用途で使い分けるのが最適解です。(LMArena)

この記事で扱うこと

LMArena ランキングの現状（2025-09-16 時点の最新）
「Seedream-4-high-res」が text-to-image で強い 理由
「Nano Banana」（Gemini 2.5 Flash Image）が 画像編集で強い 理由
シーン別の実務的な使い分け指針
自分で再現・検証する手順

まずは事実確認：LMArena の最新順位

Text-to-Image（2025-09-16 更新）
- 1位（同率扱い）：Seedream-4-high-res（スコア 1151, 票数 3,703）
- 1位（同率扱い）：gemini-2.5-flash-image-preview（Nano Banana）（スコア 1150, 票数 488,503）
  票数や信頼区間の兼ね合いで「拮抗」だが、上端順位で Seedream-4-high-res がわずかに上振れしているのが現状です。(LMArena)
Image Edit（画像編集、2025-09-16 更新）
- 1位：Nano Banana（スコア 1339, 票数 8,319,614）
- 2位：Seedream-4-high-res（スコア 1264, 票数 41,255）
  編集領域では Nano Banana の勝ち。編集での体感の良さや一貫性が大票数で裏付けられている。(LMArena)

LMArena 公式X（旧Twitter）でも、Seedream 4系の動向や順位更新が随時共有されています。(X (formerly Twitter))

なぜ Seedream-4-high-res が text-to-image に強いのか

1) 高解像度での画作り（～4K出力）

Seedream 4.0（同系モデル）は 最大4K相当の高精細生成 を前提に設計されています。ポスター/広告/インフォグラフィックのように「情報量が多い一枚物」で威力を発揮。細部の質感や微小文字、レイアウト保持に有利です。(seed.bytedance.com)

2) 生成と編集を統合した単一アーキテクチャ

Seedream 4は 生成と編集を統合。知識に基づく生成、複雑な推論、参照一貫性（reference consistency） を含むマルチモーダル課題に柔軟に対応します。テキスト→画像でも 主体やレイアウトの一貫性 を維持しやすく、シリーズ制作で品質が揃うのが利点。(seed.bytedance.com)

3) マルチリファレンス／バッチ前提のワークフロー適性

公式や各種解説でも 複数参照画像を活用した一貫表現、バッチ生成 の運用が想定されています。大量バリエーション制作や「同一キャラ・同一ブランド資産の量産」に向く設計と言えます。(RunComfy)

4) スピード最適化（ハイレゾでも実用速度）

ベンダー/配信各社の案内では 高速推論 を強調。高解像度でも待ち時間が短く、制作ループを回しやすいのが魅力です（例：2Kを数秒級とする紹介等）。※数値は環境依存・ベンダー表現に留意。(flux-ai.io)

では、なぜ Nano Banana は編集で強いのか

1) 編集機能の完成度と一貫性

Google の公式発表では、複数画像のブレンド、キャラクターの一貫性、自然言語によるピンポイント変換 など、「直したいところだけ直せる」編集体験にフォーカスしたアップデート。実務の「微修正」を何度も繰り返すワークフローで強い。(developers.googleblog.com)

2) 巨大なリアルユーザー票で裏付け

LMArena の Image Edit 首位に加え、数百万票規模の投票が入っており、体感品質の優位が広いユーザー層で確認されています。(LMArena)

3) 安全性配慮（SynthID 透かし）

Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）は 不可視の SynthID デジタル透かしを付与。生成/編集のトレーサビリティを担保しつつ、SNSでの拡散や商用運用時のリスク低減に寄与します。(aistudio.google.com)

シーン別：どっちを選ぶ？

ポスター/LP/スライドなど「一枚物」× 高解像度 × レイアウト厳守
→ Seedream-4-high-res を第一候補。微細表現や複雑レイアウトの保持に強い。(seed.bytedance.com)
人物やマスコットの「同一キャラ量産」× 参照一貫性 × バリエーション
→ Seedream-4-high-res（マルチ参照/バッチ適性）。(RunComfy)
既存画像の軽微修正、置き換え、連続した編集プロセス
→ Nano Banana（Image Edit 首位・編集体験が成熟）。(LMArena)
SNSトレンド追従（3Dフィギュア化などの流行編集）
→ Nano Banana（ユーザー規模が大きく、流行プリセット/ノウハウが豊富）。(Indiatimes)

実務Tips（プロンプトと運用）

Seedream-4-high-res 側

アウトプット仕様を先に宣言：「poster, A3-print, grid layout, small footnote texts visible, …」
要素と制約を箇条書き：主役/サブ要素/配色/余白/文字量
シリーズ制作は変数化：ブランドカラー・ロゴ位置・文言を固定し、文言だけ差し替え
検証は100% 等倍で：小さな破綻や版面ズレを見逃さない（高解像度の恩恵を活かす）

Nano Banana 側

編集点を“自然文で局所指定”：「背景だけ夜景に」「商品名を’Pro’に、フォントと位置は維持」
マルチイメージ合成で雰囲気合わせ→微修正の反復
公開運用は透かし前提：生成物の扱い規程と透かし方針をチームで共有（SynthID あり）(developers.googleblog.com)

「強い」の内訳：評価軸で噛み砕く

忠実度（Prompt Adherence）：Seedream 4はレイアウト/文言保持に強みというレポートが散見。特に文字の差し替えや版面固定が求められる案件では優位になりやすい。(getimg.ai)
解像度・精細感：Seedream 4は 4K 対応。大判/印刷に最適。(seed.bytedance.com)
編集体験の一貫性：Nano Banana は編集首位で、大規模ユーザー票に支えられた「安定感」。(LMArena)
速度/スループット：Seedream 4はハイレゾでも高速を謳う（環境依存）。大量生成の初期探索に有利。(flux-ai.io)

※ メディア記事や配信サイトのスペック表記は環境/設定差があります。自環境での再計測を推奨。

自分で確かめる：再現手順

**LMArena（Text-to-Image）を開き、「Start Voting」**から数十回ペア比較。勝率体感と画の傾向を確認。(LMArena)
**LMArena（Image Edit）**でも同様に比較し、編集時の“狙った通りに直るか”を検証。(LMArena)
Seedream 4 公式ページ/配信サイトで高解像度プリセットを試し、印刷想定で等倍確認。(seed.bytedance.com)
Nano Bananaは AI Studio/Google公式から編集機能（ブレンド/部分変換）を試す。透かし挙動も合わせて確認。(developers.googleblog.com)

まとめ

生成（T2I）偏重の案件：Seedream-4-high-res が有力。高解像・版面厳守・シリーズ量産で差が出やすい。(LMArena)
編集中心の案件：Nano Banana 一択になりやすい（現状トップ・大票数）。(LMArena)
最適解はハイブリッド：Seedream で「土台」を作り、Nano Banana で「最後の数%を詰める」と効率的。

参考リンク（公式・一次情報中心）

LMArena Text-to-Image リーダーボード（2025-09-16 更新）。(LMArena)
LMArena Image Edit 概観（2025-09-16 更新）。(LMArena)
ByteDance Seedream 4.0 公式概要。(seed.bytedance.com)
Google Developers Blog：Gemini 2.5 Flash Image（aka Nano Banana） 機能紹介（2025-08-26）。(developers.googleblog.com)
Google AI Studio：SynthID 透かしの案内。(aistudio.google.com)

タグ（例）：画像生成 / Seedream / NanoBanana / Gemini / ByteDance / LMArena / 高解像度 / 画像編集

補足：本稿は 2025-09-17 時点の公開情報と LMArena の最新スナップショットを基に記述しています。ランキングは随時変動するため、リンク先での再確認を推奨します。