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技術概要：「Nano Banana」の重要なパフォーマンス低下
日付：2026年1月17日
件名：モデルの精度とトレーニング安定性の緊急レビュー
1. エグゼクティブサマリー
最近のユーザーフィードバックと独立した調査によると、Nano Banana画像生成モデルの出力品質が著しく低下しています。好調なデビューにもかかわらず、現在このモデルは「モデル崩壊」または「壊滅的忘却」の兆候を示しており、専門ユーザー調査によると細部の正確さやプロンプトへの忠実性が推定90％低下しています。
2. 主要な技術的失敗点
* 構成の一貫性喪失：モデルはしばしばオブジェクト間の空間関係を維持できず、解剖学的に歪んだり背景が不明瞭になったりします。
* 美的劣化 (過度な平滑化)：プラスチックのような質感への傾向が顕著であり、これは過剰なセーフティフィルタリングやモバイル処理向けの過剰最適化によるもので、生の創造力を犠牲にしています。
* 一貫性のないプロンプト忠実性：ユーザーからは、以前は容易に処理できていた複雑な修飾子を今は無視するようになったとの報告があり、潜在空間の狭まりを示唆しています。
3. 市場への影響
2026年の超競争激しい市場環境では、Veo 3.1やMidjourneyの最新バージョンがリアリズムの限界に挑戦している中、Nano Bananaは完全な市場陳腐化のリスクがあります。信頼性の低下とみなされており、パワーユーザーは代替エコシステムへ流れつつあります。
4. 推奨される是正措置
* トレーニング重みの再評価：最新のファインチューニングデータセットの詳細な監査を行い、「ノイズ」がどこで導入されたかを特定する必要があります。
* セーフティフィルタの調整：倫理的なガードレールと創造的忠実性のバランスを取り、モデルが過度に制限されたパラメータによって「ハンディキャップ」されないようにします。
* ロールバックオプション：コアモデルの安定化期間中にユーザーに「レガシーバージョン」へのアクセスを提供します。
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