PaperBananaとは？Google画像生成AI「Nano Banana Pro」との違いを解説
AIエージェントナビ編集部
AIによる論文生成が進む一方で、出版品質の「図表（イラスト・グラフ）」作成は依然として研究者の大きな負担となっています。
FigmaやPowerPointで時間をかけて作図していた、あのボトルネックを解消するために登場したのが、PaperBanana（ペーパーバナナ）です。
本記事では、Googleと北京大学の研究チームが開発したこの革新的なAIエージェント・フレームワークについて、その仕組みから、なぜこれほど高品質な図表が自動で作成できるのか、その秘密を詳しく解説します。
目次
1. PaperBananaとは？
PaperBananaは、論文執筆における作図の負担を軽減するために開発された、最新のAIフレームワークです。
開発の背景：論文執筆のボトルネックを解消
論文の内容を正しく視覚化することは、査読者や読者の理解を助ける上で不可欠です。しかし、FigmaやPowerPoint等を用いた従来の手動での作成作業には、膨大な時間と労力がかかっていました。この「図表作成」こそが、論文執筆における最大のボトルネックの一つとなっていたのです。PaperBananaは、この長年の課題をAIの力で解決するために誕生しました。
目的：テキストから「出版品質」の図を生成
PaperBananaは、北京大学とGoogle Cloud AIの研究チームによって共同開発されました。その主な目的は、論文の「手法（Methodology）」セクションなどのテキスト記述から、学会やジャーナルにそのまま投稿できるレベル（Publication-Ready）の高品質な図やグラフを自動生成することです。単なるラフ画ではなく、最終成果物として使えるクオリティを目指している点が大きな特徴です。
2. 5つの専門AIエージェントが連携する仕組み
PaperBananaの最大の特徴は、単一のAIモデルが全てを行うのではなく、5つの異なる役割を持った「専門AIエージェント」がチームを組んで連携する点にあります。これにより、複雑な図表作成プロセスを高品質に実行します。
① Retriever（検索エージェント）
まず、NeurIPSなどのトップ会議の論文データベースから、これから作成しようとしている図と構造的に似ている高品質な図表を「リファレンス（手本）」として抽出します。これにより、学術的に適切な構成を担保します。
② Planner（計画エージェント）
次に、ユーザーが入力した手法のテキストを分析し、どのような図形、矢印、配置が必要かという詳細な「視覚的な計画書（設計図）」を作成します。
③ Stylist（デザインエージェント）
数百のトップ論文から学習したデザイン知識に基づき、「学術的に美しく、読みやすい」配色、タイポグラフィ、レイアウトのガイドラインを適用します。これにより、洗練された見た目を実現します。
④ Visualizer（生成エージェント）
計画とデザインに基づき、実際に図を描画します。イラスト的な図には最新の視覚言語モデル（VLM）や画像生成技術を用い、数値データのグラフにはPythonコードを生成・実行して正確なプロットを行います。
⑤ Critic（自己批判・改善エージェント）
最後に、生成された図を元のテキストデータと照らし合わせ、内容に不備や矛盾がないか厳しくチェックします。このチェックと修正のループを複数回（例えば3回ほど）繰り返すことで、完成度を極限まで高めます。
3. PaperBananaの強みとメリット
既存の画像生成AIと比べて、PaperBananaが学術用途で優れている点には、以下の4つの大きなメリットがあります。
そのまま投稿できる「出版品質」
生成される図表は、単なる「それっぽい画像」ではありません。そのまま論文に載せられるだけの可読性、正確性、そして学術的な美しさを備えています。
高い忠実性と正確性
独自の評価指標（PaperBananaBench）において、従来手法と比較して正確性で+2.8%、読みやすさで+12.9%の向上を記録しています。特にPythonコードを用いたグラフ生成は、データの正確な反映を保証します。
既存図のブラッシュアップ機能
テキストからの生成だけでなく、手書きのラフスケッチや古い論文の図を読み込ませて、最新の学術的なスタイルにリデザインすることも可能です。
倫理的な透明性の確保
論文投稿時に「AI支援ツールを使用した」と明確に宣言できるよう、プロセスの透明性を重視した設計になっています。研究倫理の面でも安心して利用できます。
4. Nano Banana Proとの違い
Googleの最新汎用画像生成AI「Nano Banana Pro」とPaperBananaは、同じGoogleの技術基盤に関わりながらも、その目的と得意分野は明確に異なります。
機能面と目的の決定的な違い
両者は「学術特化」か「汎用クリエイティブ」かという点で大きな違いがあります。
| 特徴 | PaperBanana (論文図表作成AI) | Nano Banana Pro (Google汎用画像生成AI) |
| 目的 | 学術論文用の図表・グラフ作成 | 汎用的な画像生成、写真加工、ロゴ作成など |
| 得意分野 | 手法図の図解、Pythonコードによる統計プロット | 超リアルな写真画像、多様なアートスタイル、高度な画像編集 |
| 仕組み | 複数の専門AIエージェントによる自動生成フレームワーク | 高度なマルチモーダル基盤モデル (Gemini 3 Pro基盤) |
| 品質基準 | 忠実性、簡潔性、可読性、学術的な美学 | フォトリアリズム、創造性、芸術性 |
目的別：使い分けのポイント
それぞれの特性を活かすため、以下のように使い分けるのがおすすめです。
PaperBananaが向いているシーン
大学の研究、教育現場での教材作成、技術ブログでのシステム解説など、「学術的な内容を正確かつ簡潔に伝えたい」場合に最適です。
Nano Banana Proが向いているシーン
SNSマーケティング、広告バナー作成、クリエイティブワークなど、「目を引く画像や芸術的な表現が求められる」場合に適しています。
5. 料金プラン（無料・有料）の比較
どちらのサービスも無料プランを提供していますが、制限の仕組みや有料プランの体系が異なります。
料金体系の全体像と比較表
それぞれの料金体系の概要は以下の通りです。
料金プラン比較表
| 特徴 | PaperBanana (論文図表) | Nano Banana Pro (Google汎用AI) |
| 無料プラン | あり (研究目的・制限あり) | あり (毎日リセット・回数少なめ) |
| 主な有料プラン | 月額 約$10〜$30 (目安) | 月額 1,200円〜2,900円 (Google AI Plus等) |
| 制限の仕組み | 月間の生成枚数やクレジット制 | 1日あたりの生成枚数 |
| 法人/開発者向け | APIの従量課金制 | Vertex AI (従量課金) または API |
PaperBananaの料金詳細（目安）
論文図表作成に特化した料金設定となっています。
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無料トライアル: 通常、5枚程度の生成クレジットが付与され、お試しが可能です。
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有料プラン: 月に数十枚〜百枚程度作成する個人向け（月額1,500円〜2,500円程度目安）と、大量作成が必要なプロ・研究室向け（月額4,000円〜6,000円程度目安）などが想定されます。（※料金は執筆時点の目安であり、変動する可能性があります）
Nano Banana Proの料金詳細
GoogleのAIサービスの一部として提供されています。
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無料版: Geminiの無料版で、高品質な「Nano Banana Pro」品質の画像を1日3枚まで無料で生成できます。
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有料プラン: 月額課金プラン（Google AI Plus / Advancedなど）に加入すると、1日の生成制限が大幅に緩和され、優先的なアクセス権も得られます。
関連記事：【会社員なら無料？】Google「Nano Banana Pro」の使い方完全ガイド！
まとめ
PaperBananaは、論文執筆における大きな負担であった「図表作成」を劇的に効率化する、研究者にとって夢のようなツールです。Googleの汎用的な画像生成技術を、論文作成という特定の目的に特化させ、5つの専門エージェントによる洗練されたワークフローで実現した点が革新的と言えるでしょう。
