一時期のGoogleやTwitterもそうだったけど、「倭国で開示や削除の命令が出ても従わない、具体的に差押えとかを受けるリスクが高まってはじめて対応する」みたいな外資企業は多いわけで、別に崇高な理念に基づく行動ではなく、単に倭国の法律や裁判所をなめているだけです November 11, 2025

うーん、、、下がらん
Gemini3使ってみたらオープンAIとAIバブル終了ってのを感じれると思うが
少なくともGoogleの一人勝ちで他のは価値かなり低い
金食い虫なのにGoogleに瞬間抜かされたオープンAIに巨額投資してるところはヤバいと思う November 11, 2025

フィギュア化好きとしては見逃せない！
話題のNano Banana Proを試してみました。
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すごい。
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ちなみに、わたしは「Google Workspace」から出力しています。無料版GeminiではNano Banana Proの使用回数は「3回」ですが、わたしはいまのところ「14回」使えています。さすがに上限回数はありそうですがどうでしょう。
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プロンプト：
この画像を超精密なフィギュア風にして
製品紹介ページデザインを作ってください。
商品名は「失恋ガールズ」です。
1/7フィギュアです。
メーカー名は「TENNEN」です。
ロゴは角丸青色正方形にTENNENの文字
「TEN」で改行、文頭揃えて「NEN」
角丸青色正方形内に最大配置。
部分拡大図等を配置して製品紹介らしく
見栄え良くプロっぽくデザインしてください。
「失恋ガールズ」もロゴっぽくしてください。
製品紹介ページらしくしてください。
2025年冬発売予定
原型製作：てんねん November 11, 2025

サム・アルトマンには頑張ってほしいです。
一般人がここまで最先端のAIサービスを使えるようになったのは彼のお陰だと思ってるし、OpenAIが弱体化すると、またGoogleが最新の技術を出し渋りそう。
アルトマン氏のようにAGIを誰にでも使えるようにしたいという思想は無さそうなので。 https://t.co/1Ua682e8u4 November 11, 2025

大家都对 Gemini 3.0 Pro 感到兴奋.....

但几乎没人真正知道如何用它来替代真正的工作。

我收集了 10个超级提示，把 Gemini 变成了一个完整的生产力引擎👇

第一类：利用“超长上下文” (Long Context) —— 吞噬巨量信息

1. 代码库级重构助手 (The Codebase Architect)

场景： 你接手了一个屎山代码，或者需要为一个庞大的开源项目写文档。

操作： 直接将整个项目的文件夹（ZIP包）或几十个核心代码文件拖入对话框。

提示词：
"我上传了整个项目的代码库。请像一位资深的首席技术官（CTO）一样阅读这些代码。

架构图解：用 Mermaid 语法画出核心模块的数据流向图。
痛点分析：找出代码中耦合度最高、最容易出 Bug 的 3 个模块，并解释原因。

重构建议：如果我要将数据库从 A 迁移到 B（或接入某新 API），请列出详细的 Step-by-step 修改清单，精确到文件名。"

优势： 它不是看片段，而是有了“上帝视角”，能理解文件间的引用关系。

2. 个人风格克隆写作 (The "Ghostwriter" Clone)

场景： 你想让 AI 写邮件或推文，但 AI 味太重。

操作： 上传你过去写过的 50 篇高质量推文、博客或发送的 20 封长邮件作为“样本”。

提示词：
"请仔细阅读附件中我过去的写作内容，分析我的行文风格（包括语气、常用词汇、句子长短节奏、幽默感）。 任务：基于这个知识库，帮我把以下这段干巴巴的‘产品发布说明’改写成一篇文章。 要求：必须完全模仿我的风格，让人觉得这就是我亲手写的，不要使用任何典型的 AI 词汇（如'Delve', 'Realm'等）。"

优势： 利用长上下文进行“小样本学习（Few-Shot Learning）”，效果远超简单的角色扮演。

第二类：利用“原生多模态” (Native Multimodal) —— 听懂看懂

3. 视频会议的一键不再场证明 (The Meeting Wraith)

场景： 错过了一个 1 小时的产品评审会视频录像，不想看。

操作： 直接上传视频文件（或音频）。

提示词：
"作为项目经理，请分析这段会议视频。

决策提取：列出所有达成的最终结论（忽略中间的争论）。
待办事项：生成一个 Markdown 表格，包含：[任务内容]、[责任人]、[截止时间]（如果提到了）。

潜台词分析：在谈论到 [某个敏感功能] 时，团队的情绪是积极的还是犹豫的？请引用具体的时间戳证明。"

优势： Gemini 是原生的多模态，它能“听”到语气，甚至“看”到屏幕分享上的 PPT 内容。

4. 竞品 UI/UX 像素级分析 (The UI Spy)

场景： 做产品调研，截图了一堆竞品的界面。

操作： 上传 5-10 张竞品 App 的截图。

提示词：
"你是一位顶级 UX 设计师。这里有 A、B、C 三款竞品的首页截图。
交互逻辑反推：请分析他们的导航结构有何不同？

视觉热点：分析他们在引导用户点击‘付费’按钮上，分别用了什么视觉心理学技巧？

优化建议：基于这三者的优点，为我的产品（附上一张我的草图）提出 3 个具体的 UI 修改建议。"

优势： 只有多模态大模型能真正看懂“按钮”和“留白”的关系。

5. 手绘白板转代码 (Napkin to Code)

场景： 开会时你在白板上画了个潦草的系统架构或网页布局。

操作： 拍张照片上传。

提示词：
"这是我们新落地页的白板草图。
理解布局：请用文字描述你看到的各个板块是什么。
生成代码：请直接生成一个基于 Tailwind CSS + React 的单页代码。要求响应式布局，且配色方案请采用‘科技蓝’风格。"

优势： 极大地缩短了从“想法”到“原型”的时间。

第三类：利用“逻辑推理与搜索” (Reasoning & Grounding) —— 深度思考

6. 深度研报合成器 (The Research Synthesizer)

场景： 需要了解一个新行业（如“具身智能”），手头有 5 份 PDF 研报，还要结合最新新闻。

操作： 上传 PDF，并开启联网搜索功能。

提示词：
"请阅读上传的 5 份 PDF 报告，并结合 Google 搜索获取本周最新的行业动态。 输出目标：写一份‘差异化分析报告’。

共识与分歧：这几份报告在市场规模预测上有何共识？在技术路线上有何分歧？

盲点扫描：这些报告（大多是半年前的）遗漏了最近发生的哪些重大事件？

一页纸摘要：为 CEO 准备一份 500 字的决策摘要。"

优势： 能够处理冲突信息，不仅仅是总结，而是进行“交叉验证”。

7. 模拟“事前验尸” (The Pre-Mortem Simulator)

场景： 你做了一个完美的策划案，需要找漏洞。

提示词：
"我现在要推出 [描述你的产品或计划]。 假设现在是 6 个月后，这个项目彻底失败了。 请运用第一性原理和逻辑推理，复盘导致失败的 5 个最致命、最隐蔽的原因（不要说‘资金不足’这种废话，要具体的执行层面原因）。 并针对这 5 个原因，给出现在的预防措施。"

优势： 强迫 AI 进行逆向逻辑推理，Gemini 3 Pro 的逻辑深度能挖掘出很多人类忽略的盲点。

8. 复杂数据清洗与可视化 (The Data Alchemist)

场景： 你有一堆乱七八糟的 CSV 数据，或者直接贴入一段混乱的 Log 日志。

提示词：
"分析这段数据（或日志）。
清洗：提取出其中的 [字段A] 和 [字段B]，并修正格式错误。
洞察：找出数据中的异常值（Outliers），并推测可能的原因。
代码生成：写一段 Python 代码（使用 Matplotlib 或 Plotly），将处理后的数据绘制成一个交互式的热力图，直接给我代码。"

优势： 结合了代码解释器和逻辑分析，直接从脏数据到可视化结果。

第四类：终极生产力 —— 自我迭代

9. Prompt 逆向工程师 (The Prompt Refiner)

场景： 你写不出好的提示词，或者想优化现有的工作流。
提示词：

"我想让你帮我完成 [任务X]，但我不知道如何最好的向你提问才能发挥你的最大潜能。 请作为一位 Prompt Engineering 专家，反向采访我。 你需要问我 3-5 个关键问题，等我回答后，你帮我生成一个基于‘思维链（Chain of Thought）’框架的超级 Prompt，让我以后可以直接复制使用。"

优势： 让 AI 自己教你如何使用它，通常能得到针对该模型微调过的最佳指令。

10. 学习路径生成器 (The Curriculum Creator)

场景： 你想在一个周末学会“n8n 自动化”或“Rust 语言”。

提示词：

"我想在 48 小时内掌握 [技能/工具] 的核心用法，目标是能独立完成 [具体项目，如做一个推特监控机器人]。 请利用你的知识库，为我设计一个**帕累托最优（80/20法则）**的学习路径。

核心概念：只列出我必须学的 20% 的关键概念。
实战练习：设计 3 个难度递增的 Mini Project。
避坑指南：列出初学者最容易卡住的 3 个技术难点及解决方案。"

优势： 过滤掉无效信息，利用 AI 的知识广度进行降维打击。 November 11, 2025

先物全然下がらんなあ
高市経済政策もヤバいがGoogleのchat gpt超えはめちゃくちゃヤバイと思うけど、、、
Googleが数兆で性能超えたとか時価総額100兆とか騒いでたAIバブル完全否定感ある November 11, 2025

OpenAI陣営がヤバいのが、Gemini3.0でGoogleに完全に差をつけられたのに、OpenAIのほうがLLM1回利用あたりかかる原価コストが高いということ。
GoogleはTPUを自社開発で安く調達し、OpenAIはNvidiaに高い費用を払う必要がある。
つまり同じ価格でAIを提供してもGoogleは利益を出せる時に、OpenAIは利益を出せない。

つまりOpenAIが有料課金ユーザーを増やして収益化を頑張ろうとしても、OpenAIが利益を出せないようにGoogleは性能がより高いものを安く提供してくる。

OpenAIの収益化が不可能または非常に難しくなったことを意味する。
収益化が出来なければ投資家も離れていくので、いずれOpenAIは資金が尽きる。
大きな改善をしなければ、長期戦になればなるほど不利になってしまう。 November 11, 2025

Google社がAIの訓練として、勝手にGmailの通信の中身にアクセスし始めるとのこと。それが嫌なら自分でGmailの設定に入って、Smart Features2箇所をオフにしないとダメです。詳細は下記のメッセージを見てください。 https://t.co/pzJsTmgogx November 11, 2025

これは生成AI開発レースの転換点を示す非常に象徴的な記事だと思います。
ついに「OpenAIがGoogleを追う側になった」ことをアルトマンのメモを元にまとめてます。
・Gemini3.0リリース前後でアルトマンが実際にかなりの危機感を持っており、当分は「体制の遅れ」があることを認識している
・事前学習のスケーリングでOpenAIは失敗したが、Googleは成功した。（Google以外の研究者も言語モデルでの事前学習スケーリングの復活に驚いたと書いてあるが、これは私も同様）
・OpenAIも事前学習の問題を解決したコードネーム付モデルを現在開発中である
https://t.co/RI9kDaf8LC November 11, 2025

サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

それ以前に、クイックシェアは元々Galaxy専用の機能だったのを、グーグルがそれにニアバイシェアを統合してAndroid標準機能にしたということを忘れていたw となると、まぁ、すぐにほかの端末にも広がりそう。 https://t.co/IRglRkLVRp November 11, 2025

感想全部バッチリ見るので待っててください‼️‼️‼️‼️‼️
あとGoogleフォームも明日作るので待っててください‼️‼️‼️‼️‼️‼️

みんなありがとう‼️‼️‼️‼️‼️‼️‼️
おやすみなさい‼️‼️‼️‼️‼️‼️‼️‼️ November 11, 2025

📌#シャレマニ朗読 𝐈𝐍𝐅𝐎
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
来場者＆配信視聴者へご案内🐺🔫
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣

本公演でお届けする朗読劇中、
皆様にご参加いただく
［投票時間］が設けられており、
その結果次第で物語の途中が一部分岐します。

※昼夜で結末も異なります。

投票にはGoogleフォームを使用しますので、
事前にアカウントの作成・ログインを
お願いいたします。
https://t.co/7cA3jprrdR

⚠️​🇦​​🇹​​🇹​​🇪​​🇳​​🇹​​🇮​​🇴​​🇳​⚠️
投票はイベント当日、
公演時間(リアルタイム)のみ可能です！
アーカイブ期間中は無効となりますので
予めご了承ください。 November 11, 2025

へ～。サム氏の社内メモだって。OpenAIはそれまで上手く行ってた事前学習のノウハウがクソデカモデルには通用しないという壁に直面した。それで失敗したモデルがGPT-4.5。だからOpenAIは一旦事前学習から逃げて推論モデル作って推論ノウハウに注力していた。その一方で事前学習から逃げずに向き合い続けたのがGoogle。結果的に事前学習が成功してGemini3.0ProはGPT-5.1を超えてきた。これはマズいので、OpenAIも「Shallotpeat」の開発でちゃんと事前学習に向き合ってGoogleに追い付く事を目指す。合成データや強化学習でも色々挑戦していく。だから試行錯誤が必要で、これから数か月間は進歩が停滞する（つまりGeminiに蹂躙され続ける）かもしれんけどここは耐えしのいでやるっきゃないとの事。 November 11, 2025

GoogleBrainTokyo（現GoogleDeepMindTokyo）は2017年頃から存在し、実はアジア初のGoogleBrainの拠点でした。しかし、倭国でその存在を知る人はどれくらいいるでしょうか？もっとインパクトがあり、目立つ存在になれたはずです。当初は、JeffDeanとも親しく、奥様が倭国人で流暢な関西弁を話すドイツ人の「おじさん」、MikeSchusterがトップになる予定でした。しかし彼は去ってしまい、その後、現在のSakanaAIのCEOが引き継ぐことになりました。彼個人や彼の研究テイストには敬意を払っています（実用性は抜きで）。しかし、彼は主流ではない研究者を採用する道を選び（その中に倭国人は含まれていませんでした）、それは残念なことでした。もしGoogleBrainTokyoをMikeSchusterが率いていたら、彼は倭国のトップ大学の卒業生を採用し、シリコンバレーの本社で行われているTransformerやBERTといった主流の研究に直接貢献させていたかもしれません。もしそうなっていれば、倭国から少なくとも2〜3個はMistral級のAIスタートアップは生まれていたでしょう。しかし今、手元には何もありません。

数年前、Sakana AIのCEOが去った際、私はGoogle Brain Tokyoの再編とリーダーシップを申し出ましたが、彼の部下たちが反対しました。2年前も私たちがGeminiを構築している間、彼らは独自の関心に基づいた研究をするだけで、LLMには貢献しませんでした。彼らがモデリング作業を主導できないのも無理はありません。

なぜこのような話をしたか説明します。私は、Google Brain Tokyo（現Google DeepMind Tokyo）に、昔のアジアに於けるMicrosoft Research Beijingのような存在になってほしかった。あれこそが、現在のフロンティアモデルにおける中国の優位性を生み出した直接的な要因だからです。また後に解説します。

しかし、もう手遅れですし、組織的な制約もあって私が東京を率いているわけでもありません。倭国には素晴らしい若い才能がいます。優秀なエンジニアもいます。主流で勝負したいと思っている人たちが昔からいます。Google Brain Tokyoがその受け皿になれればよかったのですが、それは叶いませんでした。 November 11, 2025

📕速報：Nano Banana Proが登場！画像生成AIの世界が一気に変わりました...！

正直に言うと、Googleが発表したNano Banana Proを見た瞬間、「あ、これはマジで蹂躙しに来たな」と思いました。

画像生成AIの競争は激しくて、毎週のように新しいモデルが登場しますよね。
でも今回は、競争というより「圧勝」に近い。そう感じた理由を、実際に触れながら気づいたことを含めて共有させてください。

長文で、内容はブログ記事級に”濃い”です

まず前提として、Nano Banana（前バージョン）の時点で既に相当強かったんです。

OpenAIの画像生成やMidjourneyと比較しても、特にテキスト表現や編集機能では一歩先を行っていました。「古い写真の復元からミニフィギュアの生成まで」幅広く対応していて、カジュアルに使える画像編集ツールとして完成度が高かった。

ただ、倭国語はまだまだだった

で、今回のNano Banana Pro　「エグい」の一言

Gemini 3 Proをベースに構築された、と聞いた時点で期待値は高かったんですが、実際に使ってみて驚いたのは『実世界の知識と深い推論能力』が画像生成に統合されている点でした。

具体例で説明します。

「エライチチャイ（カルダモンティー）の作り方を示すインフォグラフィックを倭国語で作成」と指示すると、単に綺麗なデザインを作るだけじゃなくて、実際のレシピ手順、材料の分量、カルダモンの特性まで理解した上で、視覚的に正確な倭国語のインフォグラフィックを生成します。

これ、従来の画像生成AIだと「倭国語のそれっぽい見た目」は作れても、内容の正確性は保証されなかったんですよね。

この最も衝撃を受けた倭国語表現

従来、画像生成AIの最大の弱点は「文字が崩れる」「倭国語が意味不明になる」という点でした。看板やポスターに倭国語を入れようとすると、漢字が壊れたり、読めない文字列になったり。プロの現場では結局Photoshopで手作業修正が必要でした。

でもNano Banana Proは違います。

公式ブログには「画像内に直接、正確にレンダリングされた読みやすいテキストを作成する最高のモデル」と書かれていますが、これ控えめな表現だと思います。実際には「革命的」と言ってもいいレベル。

・短いタグラインから長い段落まで対応
・カリグラフィーを含む幅広いフォントスタイル
・多言語生成で「複数の言語でテキストを生成」

つまり、倭国語の看板、ポスター、パッケージデザイン、説明図が、そのまま実用レベルで生成できるということです。

例えば「『URBAN EXPLORER』というテキストを建物のファサードに統合」といった指示で、建築物に自然に溶け込んだサインデザインを作成できます。これまでだと、3Dソフトでモデリングして、ライティング設定して、レンダリングして...という工程が必要でしたが、それが数分で完成します。

実際の技術スペックを見ると、さらに圧倒的です

・最大14枚の画像をブレンドして1つの構成に統合可能
・最大5人の人物の一貫性と類似性を維持
・2K・4K解像度での出力対応
・9:16、16:9、21:9など多様なアスペクト比

「最大14枚の画像をブレンド」って、どういうことかというと。

例えば、スケッチ、参考写真、テクスチャ、カラーパレット、フォント見本、レイアウト案...これらをまとめてアップロードして「これらを統合してフォトリアリスティックな製品モックアップを作成」と指示すると、すべての要素を理解して1つの完成品に仕上げてくれます。

デザイナーの脳内にある「こういう感じ」を、複数の参考資料から読み取って形にしてくれるイメージです。

もっと驚いたのは『スタジオ品質のクリエイティブコントロール』。

ここがNano Banana Proの真骨頂だと思っています

・「浅い被写界深度（f/1.8）のローアングルショット」
・「ゴールデンアワーの逆光、長い影を作る」
・「ミュートされたティールトーンのシネマティックカラーグレーディング」

こういった撮影監督レベルの指示が通るんです。

実例として、公式ブログには「雪の中のキツネのシーンを昼から夜に変換」という編集例が紹介されています。単に暗くするだけじゃなく、月明かりの質感、雪の反射、影の落ち方まで、時間帯に応じた光の物理法則を理解して変換します。

「このシーンを夜間に変える」
「花にフォーカスする」

たったこれだけの指示で、プロのレタッチャーが何時間もかけて調整するような作業が完了します。

ここで、実際のビジネス価値について考えてみます。

従来のワークフローだと

1. デザイナーがラフスケッチを作成（30分）
2. 3Dアーティストがモデリング（3時間）
3. ライティング設定とレンダリング（2時間）
4. Photoshopで仕上げ（1時間）
5. クライアントからの修正依頼（往復で1日）
6. 再レンダリングと調整（2時間）

合計で2〜3日かかっていた作業が、Nano Banana Proだと

1. プロンプトを書く（5分）
2. 生成・確認（2分）
3. 微調整（10分）

合計20分程度で完成します。

これ、単なる効率化じゃなくて、ビジネスモデル自体が変わるレベルの変化だと思っています。

実際、Googleは既にこれをビジネスに統合し始めています

・Google Ads：「最先端のクリエイティブおよび編集機能を広告主に直接提供」
・Google Slides：プレゼン資料に直接統合
・Vids：動画制作ツールに統合

つまり、私たちが日常的に使っているGoogleのツールに、このレベルの画像生成能力が組み込まれていくということです。

企画書を作りながら「このコンセプトを視覚化して」と指示すれば、その場でプロフェッショナルな画像が生成される。会議中に「今の議論を図解して」と言えば、構造化された説明図が完成する。

これ、知識労働の生産性が根本的に変わる瞬間だと思います。

個人的に特に注目しているのは『世界の知識へのアクセス』という機能です。

公式ドキュメントには「Google検索によるグラウンディングを有効にすると、リアルタイムのWebコンテンツに接続してデータ駆動型の出力を実現」とあります。

これ、どういうことかというと。

例えば「今日の東京の天気をポップアートスタイルのインフォグラフィックで」と指示すると、リアルタイムの気象データを取得して、正確な気温、湿度、降水確率を含む視覚的に魅力的なインフォグラフィックを生成します。

「生物学的に正確な心臓の断面図」を依頼すれば、医学的に正確な構造を持つ教育用図表が完成します。従来は専門の医療イラストレーターに依頼していたような仕事が、誰でもできるようになる。

もちろん、完璧ではありません。

公式ブログも正直に限界を認めています

・小さなテキストのレンダリングは完璧に機能しない場合がある
・データ駆動型ビジュアルの事実の正確性は検証が必要
・複雑な編集タスクは不自然なアーティファクトを生成する場合がある

ただし、Googleは「これらの領域の改善に積極的に取り組んでいる」と明言しています。現時点で既にこのレベルなら、半年後、1年後にはどうなっているのか。

なぜNano Banana Proがここまで強いのか。

答えは『Gemini 3 Proの推論能力』にあります。

従来の画像生成AIは「綺麗な画像を作る」ことに特化していました。でもNano Banana Proは「問題を理解して、適切な解決策を視覚化する」ことができます。

プロンプトに「String of Turtles（観葉植物）の原産地、ケアの要点、成長パターンに関する情報を含むインフォグラフィック」と書くと、単に綺麗なデザインを作るのではなく

1. String of Turtlesという植物を正確に理解
2. その植物の原産地（南アフリカ）を知識ベースから取得
3. 適切なケア方法（水やり頻度、日照条件）を整理
4. 成長パターンを視覚的に表現する最適な方法を判断
5. すべてを統合した教育的価値の高いインフォグラフィックを生成

この「理解→判断→実行」のプロセスが、他のツールとの決定的な違いです。

実際の活用事例をいくつか紹介します。

【製品開発チーム】
「スケッチに基づいて製品モックアップを作成、1960年代のレトロな美学で」→ 複数のデザイン案を数分で生成し、チーム内で議論

【マーケティング担当】
「ブランドロゴを各種製品にアプリケーション、一貫性を保ちながら」→ Tシャツ、マグカップ、看板、バス停広告など10種類のモックアップを一度に生成

【教育者】
「太陽系の惑星の大きさ比較を子供向けに視覚化」→ 科学的に正確でありながら、小学生にも理解しやすいインフォグラフィック

【プレゼン資料作成】
「この四半期の売上データを視覚的に魅力的なチャートに」→ データの傾向を理解した上で、最も効果的なビジュアル表現を提案

透明性についても触れておきます。

Googleはすべての生成画像に『SynthID』というデジタル透かしを埋め込んでいます。これは目に見えませんが、Geminiアプリに画像をアップロードして「これはGoogle AIで生成されたか？」と尋ねると、検証できます。

AI生成コンテンツが溢れる時代に、「これはAIが作ったもの」と明確に判別できる仕組みを標準装備しているのは、誠実な姿勢だと思います。

さらに、無料ティアとProティアには可視透かし（Geminiスパークル）が入りますが、Google AI Ultraサブスクライバーと開発者向けツールで生成した画像には可視透かしが入りません。
「プロフェッショナルな作業のためのクリーンなビジュアルキャンバスの必要性を認識」した結果です。

最後に、これが業界に与える影響について。

PhotoshopやIllustratorが「不要になる」とは思いません。むしろ、これらのツールの使い方が変わると思っています。

従来：ゼロから作り上げる
これから：AIが生成したベースを、プロのツールで洗練させる

粗削りな原石を磨く作業から、既に形になったものを完璧に仕上げる作業へ。クリエイティブワークの重心が、技術的な実行から、コンセプトと最終調整に移っていく。

Adobeも既にこの流れを理解していて、「主要なクリエイティブプラットフォームがモデルを統合中」と公式ブログに書かれています。競合するのではなく、協業する未来が見えています。

2025年中はもう、この領域でNano Banana Proを超えるものは出てこないんじゃないかと思っています。

前バージョンのNano Bananaの時点で既に先行していたところに、Gemini 3 Proの圧倒的な推論能力が加わった。技術的な差が大きすぎて、半年や1年では追いつけないレベルです。

個人的には、この技術が倭国語に強いという点が本当に嬉しい。

海外のツールだと、英語では完璧でも倭国語になると途端に精度が落ちる、というのが常でした。でもNano Banana Proは「Gemini 3の強化された多言語推論」により、倭国語も英語と同等に扱えます。

これ、倭国のクリエイター、デザイナー、マーケター、教育者にとって、めちゃくちゃ大きなアドバンテージです。

結論として。

Nano Banana Proは、単なる「新しい画像生成AI」ではなく、『知的労働における創造プロセスの再定義』だと思っています。

アイデアから実装までの距離が劇的に縮まり、試行錯誤のコストが極限まで下がり、専門スキルがなくても高品質なアウトプットを出せるようになる。

「AIで画像を作る」時代から、「AIと協働してプロフェッショナルな制作をする」時代へ。

その転換点にワクワクしてます！ November 11, 2025

Gemini 3 と GPT-5.1 Pro の比較、この人の感覚が一番自分と近い。
---
■Gemini 3
・速い
・「1秒あたりの賢さ」を最大化したタイプ
・日常の質問や軽めのコードにはほぼ十分

■GPT‑5.1 Pro
・明らかに遅い
・ひとつの問題をじっくり検討して、ミスを減らすことに振り切ったタイプ
・「ちょっと良い答え」ではなく、「できるだけ間違えない答え」を狙ってくる
「時間はたっぷりある。絶対にミスするな」と指示しているような感じ

日常的な作業なら、GoogleのGemini 3の方が速くて便利。ただし、本当に難しい問題・失敗できないタスクでは、GPT‑5.1 Proが一番頼りになる、という立場。
同じように、フロントエンドのデザインセンスは Gemini 3 のほうが良いけど、複雑なバックエンド処理のロジックは GPT-5.1 Pro のほうが上。 November 11, 2025

お近くの方は是非このチャンスをお見逃し無く✨

chatGPTよりも、
Google検索よりも、
はんどうさんの講演の方が
心に残りますよ。😊

教えて貰うのが1番ですね。
大学生まで無料とは、
優しい集まり。

憲法を私達が守るのでは無く、
憲法が私達を守っている事
皆で共有しましょう。 https://t.co/VtxYcJQJuN November 11, 2025

Googleが発表した新たなAI画像生成モデル「Nano Banana Pro」が凄すぎる。

テキスト指示から、超高精度の画像を生成してくれるだけなく、文字の正確な生成から一貫性の維持までしてくれます。

史上最高のクオリティの画像生成AIモデルです。

その衝撃的な事例10個と詳細をまとめました🧵 November 11, 2025

JPYC決済をECサイトやゲームに導入するサービスｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!!
特にゲームの方の用途のプラットフォーム手数料削減が強い
AppleやGoogleを通して課金すると3割抜かれるから実質『売上を最大4割伸ばせます』なのよね…
しかも自社タイトルで既に人柱立ててる！w
https://t.co/QQhEQoMrtX November 11, 2025