はじめに
2026年4月16日、Googleは GeminiアプリのPersonal Intelligence機能にNano Banana 2搭載の画像生成を統合しました。これにより、Google Photos のライブラリをコンテキストとして参照し、長い説明プロンプトなしに「自分や家族が登場するAI画像」を生成できるようになりました。
この記事では、機能の仕組みとユーザー向けの使い方、そしてGemini APIを使う開発者が同様の個人化画像生成を実装する方法を解説します。
この記事で学べること
- Gemini Personal Intelligence + Nano Banana 2の機能概要
- Google Photosのデータがどのようにコンテキストとして使われるか
- Gemini APIでNano Banana 2を使って画像を生成するPythonコード
- プライバシー設計の考え方と注意点
対象読者
- Gemini APIを使った開発に興味があるエンジニア
- AI画像生成をユーザーの個人データと組み合わせたいと考えている方
- Googleのパーソナルコンテキスト統合の仕組みを知りたい方
前提環境
- Python 3.10以上
-
google-genaiパッケージ（SDK） - Gemini APIキー（Google AI Studio から取得）
TL;DR
- GeminiアプリのPersonal Intelligence機能がNano Banana 2搭載の個人化画像生成に対応
- Google Photos の「人物・ペット」ラベルを参照し、長いプロンプト不要で個人画像を生成
- 「家族と好きな活動をしているクレイメーション画像を作って」で自動生成
- Gemini APIでは
gemini-3.1-flash-image-previewモデルを使用 - 対象: 米国のGoogle AI Plus/Pro/Ultra加入者（段階的に拡大予定）
Personal Intelligence とは
Gemini の Personal Intelligence は、ユーザーが接続した Google サービス（Gmail、Googleカレンダー、Googleドライブなど）のデータをコンテキストとして活用し、よりパーソナライズされた回答や生成物を提供する機能です。
今回のアップデートで、このPersonal IntelligenceにGoogle Photos + Nano Banana 2による画像生成が追加されました。従来の Personal Intelligence は主にテキスト情報の参照でしたが、写真データを組み合わせることで「自分が登場するAI生成画像」という新しい体験が可能になります。
何ができるようになったか
3-1. プロンプトなしの個人化画像生成
これまでのAI画像生成では、「金髪で青い目の女性が...」のように対象人物を詳細に記述する必要がありました。
Personal Intelligence との統合により、以下のような自然な指示だけで生成が可能になります：
- 「私と家族が好きな活動をしているクレイメーション画像を作って」
- 「うちの犬と公園で遊んでいる水彩画スタイルの画像を作って」
- 「先週のキャンプ旅行のような雰囲気の油絵を作って」
Gemini は Google Photos の「人物とペット」ラベル・グルーピングを参照して、参照画像を自動選択します。
3-2. スタイルオプション
生成時に選択できるスタイル：
| スタイル | 説明 |
|---|---|
| 水彩画（Watercolor） | やわらかい色合いの手描き風 |
| チャコールスケッチ（Charcoal Sketch） | モノクロのスケッチ風 |
| 油絵（Oil Painting） | 重厚感ある絵画スタイル |
その他、通常の写実的な生成スタイルも利用可能です。
3-3. ユーザーコントロール機能
生成結果に対して以下の操作が可能です：
- フィードバック: 「もう少し明るくして」などの追加指示
- 参照写真の変更: 「+」アイコンで手動で異なる参照画像を選択
- Sourcesボタン: Geminiが参照したコンテキスト（どの写真が使われたか）を確認
Gemini アプリでの使い方
4-1. 前提条件
- Googleアカウントで Google AI Plus/Pro/Ultra プランに加入（米国）
- Gemini アプリで Personal Intelligence を有効化
- Google Photos をPersonal Intelligenceに接続
- Google Photos 内で「人物とペット」の識別が完了していること
4-2. 基本的な使い方
Gemini アプリのチャット欄に自然言語で画像生成を指示します：
家族全員でビーチで楽しんでいる水彩画スタイルの画像を作ってください
Geminiが自動的に：
- Google Photos から「家族」グループに属する人物ラベルを参照
- 最適な参照写真を選択
- Nano Banana 2 で個人化された画像を生成
生成後、Sourcesボタンで参照画像を確認し、必要であれば「+」ボタンで別の写真に切り替えられます。
開発者向け: Gemini API でのNano Banana 2
アプリ内の Personal Intelligence 機能は Google アカウントとの統合を前提としていますが、Gemini API を使ってNano Banana 2の画像生成機能自体は開発者向けに公開されています。
5-1. セットアップ
pip install google-genai
import os
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
5-2. 基本的なテキストから画像生成
# Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）で画像生成
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.1-flash-image-preview",
contents="A family enjoying a picnic in a sunny park, watercolor style, warm colors",
)
for part in response.parts:
if part.text is not None:
print(part.text)
elif part.inline_data is not None:
image = part.as_image()
image.save("output.png")
print("画像を output.png に保存しました")
5-3. アスペクト比と解像度の指定
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.1-flash-image-preview",
contents="A couple hiking in the mountains, oil painting style",
config=types.GenerateContentConfig(
response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
image_config=types.ImageConfig(
aspect_ratio="16:9",
image_size="2K",
),
),
)
利用可能なパラメータ
| パラメータ | 主な指定例（抜粋） | デフォルト |
|---|---|---|
aspect_ratio |
"1:1", "16:9", "4:3", "3:4", "9:16", "21:9" など14種類 |
"1:1" |
image_size |
"512", "1K", "2K", "4K"
|
"1K" |
5-4. モデル選択の目安
Gemini API では3つのNano Bananaモデルが利用可能です：
| モデルID | 対応モデル | 特徴 |
|---|---|---|
gemini-3.1-flash-image-preview |
Nano Banana 2 | 高速・低コスト。本記事の主役 |
gemini-3-pro-image-preview |
Nano Banana Pro | 高品質・プロフェッショナル向け |
gemini-2.5-flash-image |
Nano Banana (初代) | 旧世代。移行推奨 |
Googleが今回のPersonal Intelligence統合に使用しているのはNano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）です。
5-5. 参照画像を使った個人化（Image-to-Image）
APIでも参照画像を組み合わせた生成が可能です。以下は画像ファイルをコンテキストとして使用する例です：
import base64
from pathlib import Path
def load_image_as_base64(path: str) -> str:
return base64.b64encode(Path(path).read_bytes()).decode()
# 参照画像の読み込み
reference_image_b64 = load_image_as_base64("reference_photo.jpg")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.1-flash-image-preview",
contents=[
types.Content(
role="user",
parts=[
types.Part(
inline_data=types.Blob(
mime_type="image/jpeg",
data=reference_image_b64,
)
),
types.Part(text="この人物がビーチで楽しんでいる水彩画スタイルの画像を生成してください"),
],
)
],
)
プライバシーの考え方
6-1. Googleのプライバシーポリシー
Googleは以下を公式に表明しています：
「GeminiアプリはユーザーのプライベートなGoogle Photosライブラリを使って直接モデルを学習させることはしません」
— Google公式ブログ（2026-04-16）
ただし、接続を通じて生成された「要約・推論・生成メディア」は改善目的に使われる可能性があります。
6-2. ユーザーコントロール
- Personal Intelligence への Google Photos 接続はオプション（任意）
- いつでも設定から接続を解除可能
- 個別画像の参照を確認・変更できるSourcesボタン
6-3. 開発者向けの注意点
独自アプリでユーザーの個人写真を Nano Banana API に渡す場合：
- ユーザーへの明示的な同意（インフォームドコンセント）の取得
- プライバシーポリシーへの明記
- データ保持期間の定義
- Gemini API の利用規約 (https://ai.google.dev/gemini-api/terms) の遵守
展開ロードマップ
| 時期 | 対象 |
|---|---|
| 2026年4月16日〜 | 米国のGoogle AI Plus/Pro/Ultra加入者（段階的ロールアウト） |
| 近日 | Gemini on Chrome Desktop |
| 未定 | 他地域・無料プランへの拡大 |
まとめ
Gemini Personal Intelligence × Nano Banana 2 の統合は、AI画像生成における「個人化」の新しいアプローチです。
- ユーザー視点: 長いプロンプト不要で、自分や家族が登場するAI画像を自然言語で生成できる
-
開発者視点: Gemini APIの
gemini-3.1-flash-image-previewモデルで同等の画像生成が利用可能 - プライバシー: Photos ライブラリで直接学習はしないが、生成物は改善に使われる可能性あり
Google アカウントとGemini APIを組み合わせた個人化コンテンツ生成は、今後の開発においてますます重要な設計パターンになると見られます。
参考リンク
- Personalize your images in the Gemini app with Nano Banana & Google Photos（公式ブログ） — はじめに・機能概要で引用
- Nano Banana image generation — Google AI for Developers — コードサンプルで引用
- Google adds Nano Banana-powered image generation to Gemini's Personal Intelligence（TechCrunch） — 機能詳細で参照
- Gemini app using Personal Intelligence, Photos for tailored Nano Banana generation（9to5Google） — ユーザーコントロール機能で参照
- Gemini Apps Privacy Hub — プライバシー設定の詳細（なお引用文の出典はGoogleブログ）