2026年のベストAI画像生成器：9,667枚の実データが示すこと

この比較の根拠

AI画像生成ツールの比較記事の多くは、「意見に星評価を付けたもの」です。この記事は、固定したコーパスのスナップショットから始めます。2026年8月5日時点で、LocalBananaギャラリーには9,667件の公開済み作品がありました。 各作品には生成に使われたモデルが記録されており、そのうち9,599件には、英語を優先し、英語が空の場合だけ中国語へフォールバックした正規プロンプトが20文字を超えて残っています。だから、星評価では答えにくい問いを扱えます。「どのモデルが一番か」ではなく、複数のモデルを選べるとき、人は実際にどんな仕事をどのモデルへ渡しているのかです。

スナップショットが示す結果は次の通りです。画像数の列は各行の全作品数、割合はそのモデルの分析対象プロンプトを分母にしています。

ここから、3つの傾向がそのまま見えてきます。

完全な手法、プロンプト長、ライティング、構造の分析は、9,599件の実AI画像プロンプトに何が含まれているかを参照してください。

2026年9月：Google Nano Banana、GPT Image 2、Midjourney V8.2

製品名は、長く読まれる比較記事より速く変わります。この比較に関係する現在の主な選択肢は次の通りです。2026年9月3日に確認しました。

Google は、低レイテンシーで大量処理向けの Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）も提供しています。Grok Imagine Image 2.0 はスナップショット後に登場しました。どちらも8月の比較対象として十分なサンプルがないため、この記事では無理に結果を作りません。

この表は各社の説明であり、私たちのベンチマークではありません。下のコーパスは複数のバージョン変更の前後にまたがっています。特にMidjourneyはそうです。したがって、以下の割合は利用パターンを示すもので、今日の正確なモデルビルド単体の能力を示すものではありません。

Google Nano Banana 2 と Pro：同じファミリーの二つのレーン

8月スナップショットでは、banana-pro ギャラリーのプロンプトのほぼ半数が、レンズ、絞り、フィルムストック、照明設計のような写真技術の言葉を含んでいました。他の2つのコホートよりはるかに高い割合です。これは、人がカメラ的な仕事をNano Bananaへ送っていたことを示します。ただし、現在のGoogleモデル2つがすべての写真テストで勝つことを証明するものではありません。

都市の静寂・人波を縫って

Nano Banana Pro

プロンプト▾

{
  "prompt": "混雑した街の通りに立っている若い女性の超リアルなシネマティックストリートポートレート。彼女の顔にシャープに焦点を合わせ、落ち着いた強い表情。周囲の人々が動いていることで生まれる長時間露光効果、被写体は完璧に静止しているのに対し、強い方向性のモーションブラー、流れるような群衆の動き。自然な柔らかな日光、浅い被写界深度、クリーミーなボケ、リアルな肌の質感、微妙なそばかす、ニュートラルなメイク、ダークな冬のコートとスカーフ。感情的で内省的なムード、都市のストーリーテリング写真、DSLR品質、85mmレンズの見た目、f/1.8、高ダイナミックレンジ、8K、プロフェッショナルなカラーグレーディング。"
}

コピー

動いている群衆の中で静止した被写体を保つ指示。これはスタイル語ではなく、演出指示です。LocalBanana で開く

Google は現在、このファミリーを主に2つのレーンへ分けています。Nano Banana 2 は速度と量のルート、Nano Banana Pro は複雑なレイアウトや高解像度制作のスタジオルートです。どちらも生成と編集に対応しますが、具体的な制限や料金は異なります。

まず試すなら：ポートレート、ライフスタイル写真、フィルムシミュレーション、本物らしく見せたい商品写真、参照画像ベースで細部を保つ必要がある編集。大きなバッチを回す前に、Nano Bananaプロンプトライブラリやキャラクター一貫性ガイドを見ると判断しやすくなります。

入口と料金：Google のGemini関連サービスとAPIから使えます。無料枠、レート制限、1枚あたりの実質コストは変わるため、ここに古い数字を写すよりGoogleの現在の料金を確認してください。

GPT Image 2：レイアウト型モデル

スナップショットで最も鋭い数字はこれです。GPT Image のプロンプトの半数以上が、見出し、キャプション、看板、タイポグラフィのような画像内テキストを求めています。Nano Banana は21.8%、Midjourney は7.9%です。また、このコホートは3つの中で最もイラスト寄りでもあります（36.2%）。

この組み合わせは、人がそれをカメラではなくデザインツールとして使っていることを示します。ただし、すべてのテキスト生成が成功するという意味ではありません。OpenAI は現在、GPT Image 2 を柔軟なサイズと高忠実度の画像入力に対応する生成・編集モデルとして説明しています。公開する文字やレイアウトは、必ず実際の文言で確認してください。

教室スナップ集合写真

GPT Image

プロンプト▾

REFERENCE_2 をメインキャラクター、服装、教室の小道具の参照として使用し、同じ 4 人の女性と編集済みのコーディネートされた服装で、よりクリーンで完成度の高い教室での自然な集合写真を再生成してください。ただし、座っているのではなく、机の後ろに寄り添って立っている構図に変更してください。カジュアルなピースサインの雰囲気と日本の教室という設定は維持しつつ、背景の右側に大きな黒板、左側にドアや戸棚があるエリアを追加してください。カメラアングルは少し傾け、被写体に近づいた広角のフラッシュ撮影風にし、わずかなモーションブラーとスマートフォンや使い捨てカメラのようなリアルな質感を加えてください。顔は参照画像と同様に匿名化／ぼかし処理を維持してください。4 人の女性を正確に配置してください：左の女性はクリーム色のトップスの上に白いオープンシャツを羽織り、ライトデニムのミニスカートを着用。2 人目の女性はピンクのトップスにクリーム色のプリーツスカート、腰にセーターを巻いたスタイル。3 人目の女性は黄色いトップスの上にダークブレザーを羽織り、黒のミニスカートを着用。右の女性は青いシャツに赤いネクタイ、クリーム色のプリーツスカートを着用。手前の机には、ステッカーで装飾されたノートパソコン、シルバーのノートパソコン、雑誌や本、コンパクトデジタルカメラ、クリーム色のトートバッグ、小さな化粧品や文房具、青い水筒など、学習用具や私物を散りばめてください。全体として、体型や服装の修正を経て完成された、参照画像の遊び心ある集合写真のムードを保った仕上がりにしてください。

コピー

多人数の顔を同時に保つ構図。これは照明の前に、まずレイアウトの問題です。LocalBanana で開く

まず試すなら：ポスター、マーケティング素材、インフォグラフィック、画像内に読める文字が必要なもの、イラスト、キャラクターデザイン。GPT Imageプロンプトライブラリでは、実際の出力と完全なプロンプトを並べて確認できます。

入口と料金：OpenAI の画像APIとChatGPTの画像体験から使えます。プランとAPI価格は変わるため、実際に使う経路に合わせて現在のAPIドキュメントを確認してください。

Midjourney V8.2：アートディレクション型モデル

Midjourney のプロンプトは、スナップショット内でどちらの尺度でも最も技術指定が少ないものでした。カメラ手がかりは9.6%、テキストへの言及は7.9%です。これは弱点ではなく、別の作業関係を表しています。ユーザーはより短く、より喚起的なプロンプトを書き、審美判断の多くをモデルに任せます。

宮殿の王国を背負う天空クジラ

Midjourney

プロンプト▾

Cinematic establishing shot, ultra wide angle, 2.35:1 anamorphic. An unimaginably colossal celestial whale, larger than mountain ranges, glides through an endless radiant cloud ocean. Its back is a thriving world: rolling hills, sacred forests, rivers, waterfalls, spirit trees, and lush gardens. Monumental East Asian imperial architecture grows organically from the terrain - endless palace complexes, towering pagodas, golden glazed roofs, crimson lacquered columns, jade terraces, hanging gardens. Thousands of suspension bridges, skywalks, and multi level streets form a vertical labyrinth. Crimson silk banners, glowing lanterns, bustling markets, robed figures, spirit beast caravans, and flying boats emphasize impossible scale. The whale has translucent jade skin, glowing ancient runes, bioluminescent veins, and crystalline fins. Its breaths lift the floating continent; massive fins push aside clouds, creating vortices. City occupies only a small portion of its back. Distant herds of equally colossal celestial whales drift beyond the horizon. Warm golden volumetric god rays, HDR, atmospheric scattering, PBR, ultra realistic cinematic fantasy, hyper detailed concept art, 8K, no text, no watermark. --chaos 80 --ar 9:16 --exp 100 --hd --profile novas9i --profile tgnnslq

コピー

一つのシーンではなく、一つの世界。Midjourney のプロンプトが置かれやすい語域です。LocalBanana で開く

Midjourney は2026年7月24日に V8.2 をデフォルト化し、新しい Edit Model を追加しました。4,305件のコーパス行は以前のバージョンにもまたがっているため、V8.2だけでプロンプト追従や編集がどれだけ改善したかは言えません。実務上の違いは、Nano Banana vs Midjourneyを読んだうえで、Midjourneyプロンプトライブラリを確認してください。

まず試すなら：コンセプトアート、エディトリアルイラスト、世界観づくり、アートディレクションそのものが主な仕事であるブリーフ。Midjourney はGPU時間を含むサブスクリプションプランを販売しているため、プラン価格をそのまま1枚あたり価格として扱うべきではありません。

Stable Diffusion とオープンウェイト系

これは別のカテゴリとして分けて考えるべきです。Stable Diffusion、FLUX、Qwen-Image、Z-Image は、自分の環境にダウンロードして実行できるモデルです。プライバシー、オフライン運用、プロバイダーへの画像単位の支払いからの自由が得られます。その代わり、セットアップ、適切なハードウェア、自分で負担する運用コストが必要です。

このトレードオフを検討しているなら、実際のVRAM要件も含めてCan you run Nano Banana locally?に詳しくまとめています。

スコアではなくタスクで選ぶ

正直なまとめは、ほとんどの人にとって答えは一つのモデルではない、ということです。8月の利用分布は、写真ブリーフをNano Bananaへ、テキストとレイアウト仕事をGPT Imageへ、開かれたアートディレクションをMidjourneyへ向けています。現在のバージョンはその境界を動かし得ます。だからLocalBananaは、一つの勝者を永続ルールにするのではなく、同じプロンプトボックスの後ろに複数モデルを置いています。

Grok Imagine Image 2.0 は、あえて推奨行には入れていません。固定スナップショットの後に登場したためです。公式の機能リストでは生成・編集の有力候補に入りますが、勝ちタスクを割り当てるには日付付きの同条件テストが必要です。

自分でテストする

比較を決める最短の方法は、同じブリーフを複数のモデルで実行することです。下のギャラリー例は異なるプロンプトを使っているため、制御された結果ではなく幅を示すものです。どれかを開いて完全なプロンプトをコピーし、そのブリーフを変えずに候補モデルで試してください。

よくある質問

2026年で一番よいAI画像生成器はどれですか？

一つには決まりません。永続的な勝者を名指しする記事は、タスクとバージョンを隠しています。固定した8月スナップショットでは、3つのモデルファミリーが測定可能なほど違う仕事に使われていました。9月のモデル表は現在のビルド名を示しています。タスクごとに選び、その正確なバージョンをテストしてください。

Google のAI画像生成モデルは GPT Image 2 や Midjourney V8.2 と何が違いますか？

Google には現在、主に2つのレーンがあります。Nano Banana 2 は速度と量を優先し、Nano Banana Pro は複雑なデザインと高解像度制作を狙います。GPT Image 2 も生成と編集向けで、柔軟なサイズと高忠実度の画像入力に対応します。Midjourney V8.2 は、独自のプロンプト構文と Edit Model を持つサブスクリプション型のアートディレクションワークフローです。これは製品上の違いです。8月の割合は、ユーザーが何をどのモデルへ頼んだかを測ったもので、直接対決のスコアではありません。

写実的な写真に一番向いているのはどれですか？

8月の利用データでは、Nano Banana コホートが最もはっきりした差を示しました。分析対象プロンプトの45.5%が明示的なカメラ指示を含み、Midjourney の約4.7倍です。これは強い出発点ですが、現在のすべてのNano Bananaビルドがすべての写真プロンプトで勝つ証明ではありません。

画像内テキストを正しく描けるのはどれですか？

まず GPT Image 2 を試し、実際の出力を確認してください。2,043件のGPT Imageコホートでは、分析対象プロンプトの半数以上がテキスト仕事でした。これはユーザーがタイポグラフィ仕事をそこへ送る強い傾向を示しますが、すべての生成で綴りやレイアウトが完璧になる保証ではありません。

Midjourney V8.2 はまだサブスクする価値がありますか？

スタイル化やコンセプト寄りの仕事なら、価値はあります。コーパスが示しているのは、Midjourneyユーザーが審美判断をより多くモデルに任せるワークフローです。仕様が多い仕事なら、契約前に実際のブリーフをNano BananaやGPT Imageと比較してください。