3つの主要なAI画像モデルのうち2つは、3つのecommerce案件にわたって当社の製品ラベルをピクセル単位で完璧に保ちました。最も安いものは画像1枚あたり$0.01でした。同じ撮影をフリーランスに依頼すると$50かかります。サンプルは以下をご覧ください。
結論だけ知りたいなら、Nano Banana Pro は製品写真全般に最適な AI 画像モデルで、GPT Image 2 は価格の5分の1で使えるお得な選択肢、そして Seedream 5.0 Pro は小さなラベル文字があるものには避けたいモデルです。
テスト：1枚のスマホ写真、3つの仕事、3つのモデル
AI製品写真術に関する多くのアドバイスは、アプリやサブスクリプションを比較しています。しかし、品質の上限はその一段下、つまり基盤となる画像モデルによって決まります。そこで私たちは、2026年7月17日に、それらのAPIを通じてモデルを直接テストしました。
3つのモデルは、3大プロバイダーによるリファレンス画像編集APIを備えた現在の旗艦画像モデルです。Google の Nano Banana Pro、OpenAI の GPT Image 2、そして ByteDance の Seedream 5.0 Pro です。
設定はこうです。私たちは意図的に素人っぽい「販売用写真」を1枚作成しました。NORDVIKのセラムボトルで、これは各ラベルの細部を追跡できるように私たちが作り出した架空のブランドです。雑然としたキッチンテーブルの上に置かれています。各モデルにはその同じ参照画像と、どの店舗にも必要な3つの作業のための同じプロンプトを与えました:
1. 白背景のヒーローショット（マーケットプレイスのメイン画像） 2. ライフスタイルシーン（バスルームの棚、朝の光） 3. 手に持ったサイズ感ショット（購入者がサイズを判断できるように）
3つのプロンプトは逐語的に同じで、実行ごとに変更されたのはモデルだけです:
- Hero: *"参照画像の正確な製品を使用して、プロフェッショナルなeコマース用ヒーローショットを作成してください: 純白のシームレスな背景の中央に配置された同じ琥珀色のスポイトボトル、柔らかなスタジオ照明、やさしい影、ボトル下の控えめな反射。ラベルデザインとラベル上のすべてのテキストは参照画像とまったく同一に保ってください。Amazonのメイン出品スタイル、フォトリアル。"*
- Lifestyle: *"参照画像の正確な製品を、折りたたんだベージュのタオルとユーカリの小枝の横にある明るい石のバスルームシェルフに置き、柔らかな朝の窓光、浅い被写界深度、オンラインスキンケアストア向けのエディトリアルなライフスタイル写真にしてください。ラベルデザインとラベル上のすべてのテキストは参照画像とまったく同一に保ってください。フォトリアル。"*
- In-hand: *"女性の手が参照画像の正確な製品をカメラに向けて持っている、実物に近いスケールで、ニュートラルで柔らかく照らされた背景、自然な肌の質感。これにより、オンライン購入者が30 mlボトルの実際のサイズを判断できます。ラベルデザインとラベル上のすべてのテキストは参照画像とまったく同一に保ってください。フォトリアル。"*
すべての実行ではデフォルトのモデル設定、正方形の出力（1024–1408 px）、および各モデルの最初の試行が使用されました。やり直しも、都合のいい結果を選ぶこともありませんでした。評価したのは3点です。ラベルがそのまま維持されたか（ブランド名、小さな文字の3行、容量表示）、各画像にかかった実際のAPIクレジット数、そして生成に要した時間です。完成した画像は9枚で、各ジョブにつき各モデル1枚ずつです。これは小さなサンプルであって、ベンチマークではありません。ただし、販売者が実際に行うのとまったく同じワークフローであり、失敗のパターンは9枚すべてで一貫していました。
結果の概要
| モデル | ラベル忠実度 | 平均速度 | 測定コスト/画像 | 公式APIリスト価格 |
|---|---|---|---|---|
| Nano Banana Pro (Google) | 3/3 完全一致 | ~30 s | $0.06 | $0.134 (1K/2K) |
| GPT Image 2 (OpenAI) | 3/3 完全一致 | ~80 s | $0.01 | $0.053 (medium, 1024²) |
| Seedream 5.0 Pro (ByteDance) | ブランド名は維持、細かい文字は3/3で劣化 | ~70 s | $0.075 | $0.045 (≤2.36 MP) |
実測コストとは、AIReiterが生成1回あたりに実際に差し引いた金額（500 credits = $5）です。公式の定価は各ベンダーの料金ページに基づいており、2026年7月17日に確認しました。Relayプラットフォームはモデル容量をまとめて購入し、独自のクレジットレートを設定するため、差は両方向に生じます。つまり、Nano Banana Pro と GPT Image 2 では定価より安く、Seedream では高くなります。速度は、リクエストからダウンロード可能な画像が得られるまでの実時間です。
重要なのは、このパターンです。ラベルの忠実度は価格と相関しませんでした。テストの最安の実行で、最も正確な画像のいくつかが生成されました。
ジョブ1：白い背景のヒーローショット
タスク：キッチンテーブルのスナップショットを、マーケットプレイス向けのメイン画像に変えることです。背景は純白、照明はスタジオ撮影風、ラベルはそのままにしてください。
Nano Banana Pro と GPT Image 2 は、どちらも私たちが与えたボトルをそのまま返してきました。4 行すべてが生き残っています: NORDVIK, "Vitamin C Face Serum," "Hyaluronic Acid," "30 ml / 1.0 fl oz." コラージュを拡大すると、文字は出品審査を通過できるほど鮮明です。
Seedream 5.0 Proはレイアウトとブランド名を維持しましたが、文字の形は描き直しました。「NORDVIK」は揺らいだストロークで再現され、下の2本の小さな行も印字というよりなぞったように見えます。また、ボトルも参照画像より明らかに幅広くなっていました。商品掲載では、画像が顧客の受け取る実際の商品と一致していなければならないという基本要件を満たしていません。
ジョブ2：ライフスタイルシーン
課題: タオルとユーカリが置かれた石のバスルームの棚の上に同じボトルを置く。ブランドが広告や商品ページのギャラリーで使うような種類の画像です。
3つとも出荷できるレベルのシーンを生成しました。私たちなら Nano Banana Pro のものを出荷します。窓からの暖かな光、説得力のあるトラバーチンの質感、完璧なラベル。GPT Image 2 は忠実度ではこれに匹敵しましたが、スタイリングはやや平坦でした。Seedream は最も美しい棚の構図を作り、そしてまた小さな文字を滲ませました（"Hyaluronic Acid" は、何と書いてあるか既に知っている場合にのみ判読できます）。
ジョブ 3: 手に持ったスケールショット
サイズの混乱は返品を招きます。写真だけでは30 mlのボトルと100 mlのボトルの違いがわからない買い物客は、勘に頼ることになりますが、その勘の一部は返送されます。手に持った写真ならそれを解消できますし、これは3つの仕事の中で最も難しいものでもあります。モデルは、指がボトルの一部を覆っていても、説得力のある人の手を描写すると同時に、ラベルを正しく見せなければなりません。
3つとも、手の問題を自然な指と余分な関節なしでクリアしました。Nano Banana Pro と GPT Image 2 は、指の後ろにあるラベルを正確に維持しました。Seedream はブランド名を保ちましたが、二次的なラインは再び少しぼやけました。9枚の画像全体を通した一貫した結論は、Seedream の失敗モードはシーンではなく、小さな文字にあるということです。
実際に商品画像にかかるコスト
これは、価格ページからではなく、実際の API 呼び出しから測定した、画像ごとの計算です。
画像ごとに、公式の定価と比較すると、Nano Banana Pro は AIReiter 経由で $0.06、Google の API では $0.134 かかり、リレーのほうが安価でした。GPT Image 2 は、OpenAI から直接中品質で $0.053 だったのに対し、$0.01 でした。Seedream は逆で、リレー経由では $0.075、ByteDance の BytePlus プラットフォームでは $0.045 だったため、Seedream に決めるなら直接利用するほうがよりお得です。
では、これを実際のカタログ規模に拡大してみましょう。たとえば、30枚の画像が必要で、10商品それぞれに3枚ずつのショットが必要だとします:
- API, Nano Banana Pro: 約1.80ドル、また画像1枚あたり約30秒で、連続生成時間はおよそ15分
- API, GPT Image 2: 約0.30ドル、画像1枚あたりの速度が遅いため、40分近くかかる
- 製品写真SaaSツール: PhotoroomとClaidは、月額サブスクリプションとクレジット上限のもとで、生成機能にエディターやテンプレートを組み合わせている — ワークフローには価値があるが、画像自体には必須ではない
- 外注: r/nanobananaの投稿者は、AI生成の製品画像1枚あたり50〜100ドルと見積もっており（別スレッドでは同じ作業を時給50〜80ドルと価格設定している）、30枚のカタログなら1,500〜3,000ドルになる
それらの投稿はNano Bananaコミュニティ自体にあり、上記で測定したモデルを基に、1回の呼び出しあたり$0.06で構築されています。その料金の一部は正当な作業（レタッチ、修正、クライアント対応）に充てられますが、生成の工程は、鮮明な参考写真、検証済みのプロンプト、そしてQAチェックを使えば、社内で対応できる部分です。
どのモデルを選ぶべきですか？
判定の前にスコープに関する注意をひとつ：これらの結果は、印刷ラベルのパッケージを対象に、参照ベースの製品編集をおおむね1K〜1.4Kの出力解像度で行った場合に適用されます。自社のカテゴリーでこのテストを再実施してから、カタログ全体をそれに賭けるようにしてください。
デフォルト: Nano Banana Pro。 完璧なラベル忠実性、最も見栄えのするシーン、そして約30秒の生成を組み合わせた唯一のモデル。1ショットあたり$0.06なら、これに対するコスト面の反論はほとんど成り立ちません。AIReiterのNano Banana Proページでブラウザ上で実行することも、API経由で使うこともできます。
予算を抑えた大量処理: GPT Image 2. 3/3の忠実度はそのままに、1枚あたり$0.01で、30枚のカタログなら30セントになります。千件のSKUを一括処理する前に、2つ注意点があります。私たちの実行ではこれが最も遅く（1枚あたり71–90秒）、そしてr/ChatGPTのユーザーからは、一部の生成結果に粗いタイル状の質感が出ると報告されています。私たちの3回のテストでは遭遇しませんでしたが、大きなバッチでは必ず抜き取り確認するでしょう。これはAIReiterでもGPT Image 2として提供されています。
ラベル作業にはスキップ: Seedream 5.0 Pro。 これは3つのジョブすべてで小さな文字が劣化し、私たちが測定した中で最も高額な手段でした。これはモデル全体ではなく製品パッケージに関する評価です。実際、そのシーン構成は3つの中でおそらく最良であり、$0.045の直接価格なら、細かい文字が重要でないスタイル重視の画像には十分に良い価格設定です。
自社製品で同じテストを実行する
あなたの製品は美容液ボトルではなく、忠実度の失敗はカテゴリ固有です。文字の多いパッケージは忠実度テストの中で最も難しく、アパレル、反射する金属、透明なガラスはそれぞれ独自の形で失敗します。自社製品でこのテストを再現するのに約$0.50を費やせば、カタログ全体に踏み切る前に結論が出ます。
1. 正直な参考写真を1枚撮影します。 スマホのカメラで問題ありません。ラベルを鮮明に、かつ完全に見えるようにしてください。モデルは照明や背景を修正できますが、元画像に見えていない文字を復元することはできません。2. 上で公開した3つのプロンプトを候補ごとに実行します。モデル以外は何も変更しません。「ラベルデザインとすべてのラベルテキストを完全に同一に保つ」という条項が肝心です。これを省かないでください。3. 100%まで拡大して、次の4点を確認します: ラベル文字の最小の行、キャップ／閉栓部の形状、実物と比べた全体の比率、そして素材の表現（ガラスはガラスのように見え、布は布のように落ちること）。
ラベルを1回 $0.06 で書き換えるモデルは、大規模でも書き換えます。まずは素早く失敗し、その後、合格したものをまとめて処理します。
よくある質問
商品写真用の無料AI画像モデルはありますか？
無料の一般向けプランはありますが、透かしと出力上限があるため、出品用には適しません。上で示したAPI価格であれば、カタログ全体の費用は、フリーランサーが画像1枚に請求する金額よりも安く済みます。
なぜ私の製品ラベルは文字化けしたり、書き換えられたりするのですか？
よくある原因は2つあります。参照画像がモデルにまったく届いていない（使用しているツールやAPI呼び出しで画像が正しく渡されているか確認してください。このテストの初期では、APIフィールド名の誤りによってこちらの画像が黙って破棄され、各「edit」がランダムに作られた架空の製品として返ってきました）、またはモデルがテキストを保持せずに再生成してしまうことです。後者は、上記のSeedreamの失敗パターンです。
AmazonやShopifyでAI生成の商品写真を使用できますか？
たとえば、Amazon の画像要件は、ファイルの作成方法ではなく、画像に何を表示しなければならないか（メイン画像では実際の商品を純白の背景で）を定めています。重要なのは正確さです。ここでテストされたもののような実物参照ワークフローを使用し、アップロード前に 100% ズームでラベルを確認してください。
それでも写真家は必要ですか？
参考ショットでは、あなたがカメラマンです。製品ごとに鮮明なスマートフォン写真を1枚ずつ撮影してください。ヒーローキャンペーンや、ドレープ感やフィット感が購買判断を左右するアパレルのようなカテゴリでは、引き続きスタジオ撮影が優位です。