2025年9月9日

EC商品の魅力を最大化する ― Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana) が切り拓くアパレルビジュアルの新時代


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アパレルECにおいて、商品やモデルの着用画像は売上を左右する最重要要素のひとつです。
多くのお客様は購入前に「この服は自分に似合うだろうか?」「質感やサイズ感は想像通りだろうか?」といった不安を抱えており、その際に具体的な着用イメージを与えることは購入期待値を上げる重要な要素の一つです。

一方で、モデル撮影にはコストや時間がかかり、バリエーションを揃えるのは容易ではありません。背景や色味を直すといった修正にも手間がかかり、日々の運営を圧迫しています。

こうした課題に応えるのが、Googleが発表した最新の生成AIモデル Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)、
高品質な画像生成と自由度の高い編集を両立し、アパレルECのビジュアル課題を根本から解決できる新しい選択肢です。

本記事では、このモデルがどのようにビジネス価値を生み出すものかを解説します。

Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana) とは?

Gemini 2.5 Flash Image(コードネーム:Nano Banana) は、Googleが開発した最新の生成AIモデルで、
高品質な画像生成直感的な編集を可能にします。

大きな特徴は次の3点です。

① マルチ画像融合

  • 商品画像やモデル写真を組み合わせ、自然で統一感のある新しいビジュアルを作成可能。
  • 例: 商品単体写真とロケーション写真を組み合わせ、SNS投稿用の「街中で着用している風」の画像を数秒で生成。

② キャラクター・スタイルの一貫性

  • 同じモデルや商品を複数のシーンで再現可能。
  • 例: 1人のモデルに複数の新作を着せ替え、異なるポージングや背景で撮影したかのようなカットを量産。

③ 会話型編集

  • 「シワを消して」「背景を白にして」など、自然言語で編集指示が可能。
  • 例: 撮影後に小物や背景を修正し、複数ECモールの規定に即した商品ページ画像を簡単に作成。

それでは、実際にモデルを使って画像を生成してみます。

アパレルECでの具体的な活用シーン

今回は以下の2つのユースケースにおいて
Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana) がどのように活用できるか見ていきたいと思います。

1. モデル着用イメージの自動生成

従来は多額の費用がかかっていたモデル撮影を、数枚の写真から代替可能。
多様な体型・年齢・シーンの着用イメージを短時間で生成でき、購入イメージを具体化しコンバージョン向上につながります。

元のモデル画像:

モデル画像

商品画像:

商品の画像

プロンプト:
1枚目のモデルに2枚目の服を着せて

Gemini生成結果

Gemini生成結果

シンプルなプロンプトで元のモデルが着用した服をレイヤードしながら着せることができています。
シワの表現もされており、これまでの画像生成モデルと比較しても高水準の結果です。


2. 商品画像の編集・修正

「シワの修正」「背景の統一」「色バリエーションの展開」などを自然言語で指示。
これにより、シーズンごとの商品差し替えや小規模修正を即日対応でき、運営コストを削減できます。

先ほど生成した画像:

生成済み画像

生地のイメージ:

生地の画像

プロンプト:
モデルが着用しているブルゾンを2枚目の生地の色に変更して

Gemini生成結果

Gemini生成結果(色変更)

こちらも元の画像の情報を保ちつつ、生地で指定した黒っぽい色に変更できています。
同じ要領でポージング変更や、ややプロンプトの工夫が必要ですが背景の変更にも対応可能です。

商品画像生成がもたらすビジネス活用のイメージと効果

Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana) を活用することで、アパレルECにおける商品画像は単なる「商品の写真」から「購買を後押しする体験」へと進化します。
具体的に期待できる活用とその効果は以下の通りです。

1. 購入率の向上

モデル着用イメージやシーン別のバリエーションを短時間で生成でき、顧客に「自分が着るとどうなるか」を想像させやすくなります。
これにより、これまで挑戦しづらかったカラーやデザインの商品も購入対象に入り、購買意欲を後押しします。

2. 返品率の削減

「届いた商品がイメージと違った」という理由での返品を大幅に減らせます。
質感・シルエット・色合いを忠実に再現した生成画像を提示することで、顧客とのミスマッチを事前に解消し、返品処理のコストや運営負荷を軽減します。

3. ブランド価値の強化

プロンプトで画像生成の細部を指示できるため、これまで以上に作成者の意向を反映した画像を生成可能。
ブランドイメージに合ったビジュアルを展開することで、SNSでのシェアや話題化を促進し、単なる購買促進にとどまらずファンづくりや長期的なロイヤルティ向上にもつながります。

4. 動画生成との連携によるCV向上

生成した商品画像を Google の動画生成AI Veo と連携することで、さらに一歩進んだ表現が可能です。
静止画だけでなく「歩く」「回転する」「素材が揺れる」といった動きを動画で見せることで、顧客はオンライン上でリアルな着用感を体験できます。
例えば、こちらの記事で記載しているように、VEO で商品の画像をインプットして動画化すると、「自分自身が、選んだ服を着て動く」という、より具体的な着用イメージを生成できます。

  • 生地の質感や動きが直感的に伝わり、購入確信度をさらに高める
  • SNSやECサイト上で「動く商品カタログ」として注目度をアップさせる

こうした新しい価値提供により、最終的には CV(コンバージョン)向上 に直結します。

まとめ

Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana) は、アパレルECにおける 商品画像の生成・編集の常識を変える存在 です。
これまで時間とコストがかかっていたモデル撮影や画像修正を効率化しつつ、より高品質でブランドらしいビジュアルを生み出せます。

「もっと多彩な商品イメージを、もっと速く」――そんな課題をお持ちの方は、まずは既存の商品写真を使って Gemini 2.5 Flash Image を試してみる ことから始めてはいかがでしょうか。

2025年9月9日 EC商品の魅力を最大化する ― Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana) が切り拓くアパレルビジュアルの新時代

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