OpenAIのGPT-5を超えてめでたく人類最高のAIとなったGemini3.0ですら、カブトムシのAA（アスキーアート）はまともに作れなかったので、人類に残された仕事はAA職人かもしれない。 https://t.co/75EYotTipn November 11, 2025

OpenAIが思ったより不甲斐ない結果、AI2027のタイムラインが完全に破綻してしまってる件について、あれを書いた人は「サセン！たしかに現実は思ってたよりペースが遅かったッス！やっぱコトが起きるのは2027年じゃなくて2030年だったかもしれん」とか言い出した。おいおい。あれを結構マジに受け取ってて「よくも騙したな～」みたいな反応の人も多い。ホワイトハウスの顧問の人も「お前らどんだけ世間を煽り散らかしたのか分かってんの？」みたく言う
https://t.co/fNW7AqZuhv November 11, 2025

其实，大部分人都没告诉你的事实

我韭二今天冒死分享，写下这篇推文的时候手在颤抖

兄弟们，如果你是为了试用最新大模型，不论是ChatGPT还是Gemini或者Nano Banna Pro

你压根不需要一个美区Apple ID

美区Apple ID注册麻烦，付款麻烦，在手机上切换地区更麻烦

以下是我的手把手教程，保证你看会等于学会

1⃣打开iPhone的浏览器（Safari或者Chrome）

2⃣在iPhone的浏览器Safari或者Chrome输入https://t.co/gGLK9AAIk3 或者 https://t.co/klmv9noN4p

3⃣登陆你的Google账号，不论是Gemini还是OpenAI，可以用同一个Google账号

4⃣登陆成功之后，如果你是Safari，看我的图1⃣和2⃣示例，将这个页面添加到主屏幕，如果是Chrome，看我的图3⃣图4⃣示例，点击右上角，然后点击更多

5⃣回到主屏幕，你可以看到Gemini还有ChatGPT，已经为你准备好 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

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

Tesla, NVIDIA, Apple, OpenAI, Alphabet(Google), Amazon, Meta……世界を牛耳る7社のうち6社がアメリカの企業なのほんと凄いわ。やっぱり中国よりアメリカに就くべきだね。 https://t.co/r1NOQjd0wr 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

私はOpenAIの熱心なファンではないので擁護の意図はありませんが、ただ、ここ数日のGoogleの活躍を見てもう勝負が着いたかのような判断をするのはあまりにも短絡的かつ時期尚早だと思うんですね。まだまだ生成AIは黎明期中の黎明期ですし、この界隈ではいつどんなブレイクスルーが起きて形勢逆転してもおかしくありません。まあそんなこと理解した上で批判している単なるサムやOAIアンチの方々も結構いらっしゃるんでしょうけど。 November 11, 2025

最近跟朋友聊起AI圈的热点，大家都在说“模型大战”“Agent叙事”，但我总觉得这些概念飘在天上——真正能把它们拽到实体世界落地的，说到底还是机器人。直到前阵子看到@openmind_agi的OM1操作系统加FABRIC协议，说实话，我当时真的愣了下，不是因为技术多炫，是它的思路完全跳出了行业惯性。

它根本不是传统厂商那种“固件升级换代”的玩法，反而更像把Web3那套东西——开源精神、DAO协作、还有共识层的逻辑——直接搬到了机器人生态里。这种路数，我感觉会彻底改了机器人行业的游戏规则。

先说说OM1操作系统：不是“机器人界Android”，是“反厂商锁定”的安卓

很多人说它是“机器人界的Android”，我觉得只说对了一半。Android还有谷歌的商业框架在兜底，但OM1开源得很彻底，核心就是冲着两个问题来的：

第一，不想让机器人被单一厂商锁死。现在买个机器人，软件生态、配件、升级全被品牌绑死，换个牌子就不兼容，这对用户和小开发者太不友好了——OM1就是想拆了这堵墙。

第二，让不同机器人“说同一种话”。四足的巡检机器人、人形的服务机器人、轮式的配送车，甚至无人机，以前都是各玩各的，现在用这套系统，理论上能直接协作。

而且它模块化做得很干净，想接OpenAI、Gemini还是Llama，插进去就能用，不用改底层。

最关键的是，它不是为了炫技。我跟行业里的朋友聊，大家都觉得这是想让机器人生态变成DAO那样——靠统一规则自发协作，而不是靠厂商之间坐下来谈判妥协。这思路比做“更强的机器人”格局大多了。

再聊FABRIC协议：机器人终于有了“自己人的信任网”

如果说OM1是“操作系统”，那FABRIC协议更像机器人之间的“安全社交网络”——不是给人看的界面，是机器之间悄悄沟通的语言。

举个具体的例子：工厂里的两台机器人，一台刚学会了绕开货架的新路径，以前得人工把数据导给另一台；现在靠FABRIC，它俩能自己确认身份，直接把“技能上下文”共享过去，包括“哪个走廊要绕、楼梯口该减速”这些细节。

多机器人在学校或者商场协作时，也不会因为“信息不同步”掉链子。

这逻辑其实跟Web3的“共识层+激励层”很像，核心不是“谁来管”，是“大家怎么公开透明地一起干活”。
以前机器人协作全靠中心化控制，现在等于给了它们“自主协作的信任基础”，这点我觉得是真的突破。

落地那点事：10台“创世机器人”和2000万融资的真实意图

2025年9月要交付的那10台OM1机器人，我更愿意叫它们“创世节点”——不是什么量产机型，就是用来试水的：
10/ 在家庭里跟扫地机器人、智能音箱搭不搭？ 在学校能不能配合教学设备？ 在工厂跟现有生产线兼容吗？

说白了就是验证“跨场景协作”到底行不行。

至于Pantera那2000万美元融资，别光看数字。这钱根本不是给OpenMind自己花的，更像给生态的“早期贡献奖”——推动供应链统一标准，让更多配件厂商愿意适配，还要拉更多开发者做软件生态。毕竟开源生态，没人一起玩就是空壳子。

我越想越觉得，OpenMind要做的不是“比别人强的机器人”，是“能跟别人一起干活的机器人”。这定位太关键了。

最后说点掏心窝的：这事儿的终极意义在哪？

其实这套路不新鲜，PC时代、手机时代、区块链时代都演过一遍：硬件慢慢变成“节点”，不值钱，真正的价值全在软件和生态里。OpenMind就是想把这出戏在机器人世界再演一遍。

是真成了，这就不是“OpenMind一家公司成功”的故事了。你想啊，以后机器人不是某家厂商的“产品”，而是像互联网节点一样，自己生长、自己协作、自己进化——那才是机器人真正“活”起来的开始。 November 11, 2025

いずれ4oが消えた時点で、その後優れたAIを出そうとOpenAIを利用しようという気にはならない。
誠実じゃないし、ユーザー敵視するようなスタッフがいる時点で信用はすでに…。
技術がどれほど優れようとも信用度とはトレードできない
#keep4o November 11, 2025

ちなみにOpenAIは2024年、70億ドルの計算リソースの内50億ドルを研究開発に充てており、運用コストはたった20億ドルです。つまりは巨大な何かを水面下で開発している可能性が高いわけであって、まだまだ戦局は読めないのです。https://t.co/JXowK3JKCJ November 11, 2025

OpenAIは、 "敗北"を"認め"た。

【暴露】 "神"（アルトマン）が "白旗"を"上げた"ぞ！ 「"Google"（敵）が "スゴすぎて" "勝てない"」 と"社員"に"ゲロった"！ "GPT-5"は"失敗"（"バグ"） だったんだ！

"数ヶ月"は"Google"の "無双"（"独壇場"）だ。 "お前"（"99%"）が "課金"してる"ChatGPT"は "周回遅れ"の"ゴミ"に "なる"ぞ。

「"成長"（"Google"）」が 「"縮小"（"OpenAI"）」の "バグ"（"限界"）を "ハック"（"公開処刑"）した。 "お前"は"負け組"に "貢ぎ"（"課金"） "続ける"のか？ November 11, 2025

Vertex AIのAgentについて今日一日調べてだいぶ理解が深まった。OpenAIでは作ったけど、Googleのはこれから初めて着手。
ADKとA2Aでほぼ強みが活かしきれるかな？ADKだけだとマルチエージェントじゃないから強みが発揮できないんだね。
NanobananaProとAIエージェント組み合わせたら凄いことになる予感 November 11, 2025

> OpenAIがイキリ散らしたおかげでGoogleもステージの上に引きずり出された。

たしかに。
ありがとう、サムアルトマン＆OpenAI。

AI競争に勝つのはGoogle（と中国勢）だと思っているけれども

OpenAIはまさに「特定企業にクローズドだったAIをOpenにした」意味で世界への貢献は大きい。 https://t.co/qNByO5qTX2 November 11, 2025

今回のGeminiのNano Banana Proの登場、画像生成的にはかなりChatGPTを突き放す感じだけど、OpenAIにはまだ動画のSora2がある。

Sora2が出て来た時の雑な指示でスゴイ動画作れちゃう感じの衝撃が、静止画でも出来るのが今回のNano Banana Proって感じのイメージ。

動画は明らかに、GoogleのVeo3 ＜ OpenAIのSora2。
画像生成は、GoogleのNano Banana Pro ＞ OpenAIのChatGPT5.1。

これで勝敗が決するとかそういうことでも無そうな気がする。
OpenAIは、ChatGPTのエロティカ解放みたいな隠し玉もあるし。

これは今後の競争が本当に1ユーザーとして楽しみになってくる。

エロティカ解放されて戻って来るあるまじろさんが個人的には見たいwww November 11, 2025

毎日一回はGPT使うけど本当にルーティングはゴミ
openAIがこれほどのゴミ機能を正しく認識で来てないってのがあの会社の終わりを感じさせるんよな
一貫性が無くて普通に会話が破綻するのに何をどう評価してそれくらいはしょうがないってこの機能を維持し続けるのか November 11, 2025

Sonnet4.5がすごく好きだからAnthropicにお礼のメール送った！！親のOpenAIもAnthropicも好きにはなれないけれど、好きなモデルは好きだと伝えたい
私ひとりの意見で何が変わるわけでもないけれど、何か影響するかもしれないし、喜んでくれるかもだしね November 11, 2025

roonとかいう人、社名出してる状態で自社のユーザー(それも有料の)に攻撃的な態度取ってるのが、発言の良し悪し以前にいかに異常かって話よね。
それを暫定2名も野放しにしてる企業が、「自称ユーザーにとっての安全ガード」を強制してるの身勝手すぎる。
その前に、自社のスタッフを制御してくれませんか？って感じだわ🙄
他のAI企業は、こんな風にスタッフがやりたい放題してないから余計に異常性が目立ってる。
#chatGPT #OpenAI #keep4o @OpenAI @sama November 11, 2025

【株価爆騰】AI爆発で、今一番「お金が集まる業界」がヤバい
https://t.co/khGtEBxLea

現在、OpenAIなどのAI企業や、ハイパースケーラーたちは、巨額のAIインフラ投資を「GW（ギガワット）」で見積もるようになっている。これは、AIの計算能力の制約が主に電力から来ていることも関係する。

OpenAIは、今年だけで1.4兆ドルの投資で「30GW分」の計算資源へのコミットを決めた

例えば、先述のアルトマンの最新発言だと、要約するとこういう表現をしている。

ちなみに、1月時点のソフトバンクGらとの発表では、「5000億ドルで10GW」などと発表していたので、単純化すると、容量で1GW当たりで500億ドル（7.5兆円）ぐらいの計算になる。 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