MAI Image 2.7 Preview 対 Nano Banana 2.1：42 Elo が実際にもたらすもの

MAI Image 2.7 Previewの発表に登場するほぼすべての数値は、他の何かと比較することが不可能だ。このモデルは2026年10月27日、Artificial AnalysisのAA-Image-Editing v2.1ボードで1,193 Eloでデビューしたが、比較対象にしたいと思うモデルの大半は、数週間前に、その後変更されたボードで測定されている。Nano Banana 2.1は例外だ。Googleのモデルは同じボードの同じバージョンで1,151を記録しており、これも同じ2026年10月22日の評価によるものだ。したがって、1,193から1,151を引くという引き算は行ってよい。その差は42 Eloであり、今回のローンチで得られる唯一のクリーンな直接対決だ。

そうなると、この2つのモデルは、誰もが実際に抱く疑問にとって自然な組み合わせになる。現行ラインナップで最高のエディターは、マスク、4K出力、14枚の参照画像、そして公表された価格を備えた最安の優良モデルよりも使う価値があるのか？ その答えは、Nano Banana 2.1の値下げについて誰もまだ計算していない、ある算術次第だということが分かる。

なぜこの比較だけがこの掲示板で公平なのか

リーダーボードは温度計ではない。それらは流動する母集団であり、モデルが参入し、モデルが非推奨になり、票が蓄積する。そしてスコアは、同じスイープで記録された他の数値との相対でしか意味を持たない。これが2.7ローンチのほとんどの報道における罠だ。マイクロソフト自身のチャートでは、2.7を1,193、GPT Image 2.5 Sunburstを1,199、GPT Image 2.5 Flareを1,182、MAI-Image-2.6を1,151、Krea 3 Ultraを1,151、Nano Banana 2.1を1,151、MAI-Image-2.6-Flashを1,144、GPT Image 2を1,136としている。すべて同じAA-Image-Editing v2.1の実行によるもので、これがチャート全体を引用可能にしている。2.7と首位の差はEloで6であり、その6ポイントはブラインド投票のボードが1週間で動きうるノイズの範囲内だ。

ノイズではないのは、分布の形だ。1,136から1,199の間に、4つのラボの8モデルが位置し、すべて63ポイント以内に収まっている。編集では、フロンティアは混み合っており、42ポイント——2.7からNano-Banana-2.1までの差——は上位8モデルの広がり全体の約3分の2に相当する。それは圧縮された領域内での実際の分離であり、同時に、特定のワークロードによって逆転し得るほど小さい。

ギャップを明示した仕様行

• リリース — Nano Banana 2.1は2026年10月6日に登場し、Nano Banana 2に取って代わり、Googleの製品ラインでNano Banana Proの下位に位置します。MAI Image 2.7 Previewは2026年10月27日に登場しました。

• 対象範囲 — Nano Banana 2.1は生成と編集に対応し、Gemini 3.6 Flashを基盤としています。2.7は編集専用で、テキストからの画像生成は約束されているものの未提供です。

• 出力 — Nano Banana 2.1 は 1K、2K、4K を提供し、アスペクト比は 1:8 から 8:1 まで対応しています。一方、Microsoft は 2.7 について解像度を公表していません。

• 参照 — Nano Banana 2.1 では最大14件、4体のキャラクターと10個のオブジェクトに分けて一貫性を維持。2.7 では未公開。

• 制御 — Nano Banana 2.1はマスクベースのローカル編集に対応しており、領域を塗るとその領域だけが変更され、さらに3段階の思考レベルを備えています。Microsoftは2.7の強みをユースケース別に説明しています — スタイルの変更、ライティングの変更、テキストやシンボルの編集 — ただし、公開されたマスクインターフェースはありません。

• 価格 — Nano Banana 2.1 は Gemini API 経由で 1K 画像あたり $0.0336、2K で $0.0504、4K で $0.113 で、バッチジョブはさらに半額です。2.7 には公開されている料金がありません。

• アクセス — Nano Banana 2.1 は Gemini アプリ、AI Studio、Gemini API、検索の AI モード、Google Ads、Flow、Stitch で利用可能です。2.7 は MAI Playground、Arena、Artificial Analysis にあり、API も Foundry の掲載もありません。

そこから作ることになる表は、スコア以外のどれも僅差ではない。だからスコアはよほど価値があるはずだ。

有名な50%値下げは、聞こえほど大きくない

GoogleがNano Banana 2.1で打ち出した目玉は、画像出力のコストが以前の半分になったことだった。出力100万トークンあたり30ドルで、従来は60ドルだった。これは事実であり、純粋なテキスト→画像生成ではほぼ半減となる。請求額の大部分を出力が占めるからだ。

編集は別の種類のリクエストです。編集では、元画像を入力トークンとして取り込み、さらに画像を出力します。そしてGoogleは同時に入力価格を引き上げました——100万トークンあたり$0.50から$1.50へ、3倍です。テキストと推論の出力は100万トークンあたり$3から$7.50になりました。したがって、編集1回あたりの実際の節約は50%ではなく、2つの線形コストの差であり、入力側が十分に大きくなると符号が反転します。

不等式で表してください。1回のリクエストにおける入力トークンを I、出力トークンを O とします。旧価格は 0.5I + 60O、新価格は 1.5I + 30O です。新価格が安くなるのは、まさに 1.5I + 30O < 0.5I + 60O のときであり、これは I < 30O に簡約されます。つまり、入力は出力の30倍未満に留まる必要があります。これは1K編集には十分な余裕のあるマージンであり、大規模な参照セットを伴う4K編集にははるかに乏しいマージンです。参照画像は入力であり、4K出力は、それを生成した参照のトークン数の30倍ではないからです。

実用上の帰結はこうだ。ワークロードが「元画像を1枚入力し、同程度のサイズの画像を1枚出力する」もの——ほとんどの製品写真やレタッチのパイプラインがこれに当たる——なら、Nano Banana 2.1の編集料金は前世代より実質的に有利だが、半額ではない。また、参照画像を4〜5枚使う4Kパイプラインでは、値下げの恩恵をほとんど受けられない可能性がある。プロンプトのみの生成がワークロードなら、半減を丸ごと受けられ、バッチモードならさらに半減する。

42 Eloが表れるとすれば、どこに表れるのか

Microsoftのカテゴリ別の詳細は、総合スコアよりも有用だ。なぜなら、どこから改善が来たのかを示すからだ。MAI-Image-2.6と2.7の間で、推論ベースの編集は7位から1位へ、シーンとスタイルの編集は7位から1位へ、テキストまたは記号の編集は6位から1位へと上がった。単一の最大リードは、次に優れたモデルに対するシーンとスタイルでの24 Eloだ。これらはArtificial Analysisのカテゴリについてのベンダーによる説明であり、パターンは一貫している。2.7は、局所的な修正ではなく画像全体に関する判断を要する編集でより良くなった。

Nano Banana 2.1の公表されている弱点は、ほぼその写真ネガのようなものだ。Google自身のモデルカードは、1Kでの小さな文字のかすれ、左右の取り違えが時折起きること、人物の類似性が不完全であること、3D推論と事実性が限定的であることを認めている。左右の取り違えは空間推論の失敗であり、1Kでの小さな文字のかすれは解像度に依存する失敗である。どちらも、シーンの再照明によって改善される種類のエラーではない。

42 Eloの正直な読み方は、Microsoftが言うところに集中しているということだ。つまり、画像全体のリススタイリング、ライティングの変更、既存の構図に統合されたテキスト、そしてオブジェクトと光の関係をモデルが理解する必要がある編集である。あなたの作業がそうしたものなら、その差は目に見える可能性が高い。あなたの作業が、商品写真から一つのオブジェクトをマスクで切り抜き、別のものを差し込むようなものなら、あなたは2.7が優位に立つ軸を試しているわけではなく、実際に描けるマスクはスコアよりも価値がある。

マスクの問いが決め手になる

これは最も華やかさに欠ける違いですが、実際の統合で決め手になることが最も多い違いでもあります。マスクベースの編集では、何を変更するかを人間がすでに決めています。モデルの役割は、その変更を自然に見せることです。この役割分担があるからこそ、制作パイプラインの編集ツールはレビュー可能なのです。レビュアーは塗られた領域を確認し、その領域だけを評価できます。

MAI Image 2.7 Preview は、ドキュメントに記載されているとおり、指示と画像を受け取ります。Microsoft による機能セットの説明——シーンのスタイルを変更する、テキストを変更する、アセットを復元する——は一貫して指示駆動であり、公開されたマスクパラメーターも、バウンディングボックス制御も、ドキュメント化された参照画像の上限もありません。マスクを受け付ける可能性は十分にあります。ただし、プログラムから利用できる公開インターフェースが単に存在しないのであり、開発者にとっては同じ問題です。

クリエイティブディレクターが画像を1枚ずつ扱う場合、指示駆動型のほうが速く、多くの場合より適しています。監査証跡を生成する必要があるパイプラインにとって、マスクはあると便利なものではなく必須です。

それぞれの所在と、そこへ到達するためにかかるコスト

Nano Banana 2.1は、世界で最も広く提供されている画像モデルの一つです。Gemini API、AI Studio、Geminiアプリ、SearchのAIモード、Google Ads、Flow、Stitch。提供範囲は仕様ではありませんが、モデルが適しているかどうかを知る前に、どれだけの統合作業が必要になるかを左右します。

MAI Image 2.7 Preview は3か所にあり、そのうち2か所は評価用サーフェスです。これはプレビューとしては意図的な選択であり、同時に壁でもあります。42 Elo を自社のアセットでテストしたいチームは、ブラウザで1枚ずつ手作業で行う必要があり、実験をスクリプト化できません。

料金面では、知っておく価値のある具体的な仕組みがあります。OrcaRouterはGoogleの画像ラインをプロバイダー定価で取り扱っています、マークアップは0%です — 現在、Nano Banana 2は1リクエスト$0.15、Nano Banana Proは$0.24 — そのため、ベンダーの価格改定は再交渉を待つことなく、Google側に反映された同じ日に当社側にも反映されます。2.1自体が追加されるかどうかはカタログ上の判断であり、料金上の判断ではありません。追加される場合、請求されるのは半減した出力レートです。お客様と定価の間には何も介在しないからです。

意思決定ルール

もしあなたの編集が画像全体に対する判断——このシーンのライティングを変える、この部屋のスタイルを変える、この看板に新しいテキストを入れて印刷されたように見せる——なら、今週 Arena または Playground で MAI Image 2.7 Preview を使い、自分の画像10枚で Nano Banana 2.1 と比較してください。2.7 が24ポイントのリードを主張しているのはまさにその軸であり、自分の画像にも当てはまる唯一のテストは盲検比較です。

編集が局所的かつ具体的に指定されている場合——このラベルを置き換える、このケーブルを削除する、この背景を拡張する——Nano Banana 2.1 は、何を変更すべきかを正確に指定できる点で優れています。1K出力で$0.0336、出力先が求める場合は4Kも利用でき、ブランドの一貫性が必要な場合は14枚の参照画像を利用できます。42 Elo が問題になる機会はありません。なぜなら、あなたはそれが答える問いを尋ねていないからです。

今日パイプラインでエディターが必要で、そのどちらも自分には当てはまらないというなら、そのボードに載っているモデルこそが公開インターフェースを持つモデルです。MAI Image 2.7 Preview は、それが備わった日には本当に魅力的な選択肢になるでしょう。リーダーボードはすでに何が期待できるかを示してくれています。足りないのは、自分の目で確かめる手段だけです。