概要
https://qiita.com/WdknWdkn/items/b6ffff6a531bbb9165db
詳細内容
## Geminiの「Nano Banana」で不動産写真の家具を消してみた話 #生成AI
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Geminiの画像生成モデル「Nano Banana」を活用し、不動産写真から家具を効率的に除去する具体的なプロンプトと反復ワークフローを解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Generative AI, Image Editing, Prompt Engineering, Real Estate Technology, Workflow Automation]]
「Geminiの「Nano Banana」で不動産写真の家具を消してみた話」は、生成AIを活用した実用的な画像編集の可能性を具体的に示します。筆者は不動産写真から既存の家具を除去し、空室の状態を生成するプロセスを詳細に解説。従来のPhotoshop作業で半日を要していた処理が、AIを用いることでわずか5〜10分で完了すると報告しています。
特に注目すべきは、AI特有の「癖」を乗り越えるためのプロンプトエンジニアリング戦略です。単に「家具を消して」と指示するのではなく、「退去後の空室として仕上げて」のように完成像を言語化する重要性を強調。また、固定設備と可動物を明確に分け、画角、パース、光の方向、影、反射といった物理的整合性を厳密に指示する具体的なプロンプト3パターンを提供しています。
さらに、驚くべきは「同じプロンプトを2〜5回繰り返す」というシンプルなワークフロー。これにより、初回で大まかな家具が消え、回数を重ねるごとに細部の修正や反射の自然な処理が行われることが示されています。この反復アプローチは、AIモデルの挙動を理解し、その特性を最大限に引き出すための実践的な知見であり、プロンプトを都度練り直す手間を省き、効率的な作業を可能にします。
Webアプリケーションエンジニアにとって、この事例は、単なる画像生成に留まらないAIのビジネス応用力を示唆します。ユーザーがアップロードした画像を自動で加工する機能や、コンテンツ制作ワークフローの効率化にAIを組み込む際の具体的なヒントとなるでしょう。プロンプトの構成や反復処理の考え方は、他の生成AIタスク、特にビジュアルコンテンツの自動生成や修正においても応用が利き、開発効率向上に直結する重要な示唆を与えます。