Imagen 4が2026年8月17日に終了｜Gemini 3.1 Flashへの移行とAIモデル終売リスクへの備え

業務の画像生成にImagen 4を使ってきた会社にとって、2026年8月17日は気になる日付です。Gemini APIの公式ドキュメントでは、Imagen 4の3つのモデルがこの日に停止予定とされ、移行先としてgemini-3.1-flash-image(Gemini 3.1 Flash Image)が案内されています。

ただ、慌てて乗り換える前に切り分けておきたい点が2つあります。1つは、終了日が「どの経路でImagen 4を呼んでいるか」で変わること。もう1つは、移行すると1枚あたりの単価がむしろ上がることです。同じモデルの終了でも、対応の進め方はChatGPTでGPT-5.2が退役した時の実務対応と重なります。本記事では、終了の事実関係から移行手順、そして2027年以降も繰り返されるモデル終売への備えまでを、自社の判断に使える形で整理しました。

Imagen 4は2026年8月17日に終了｜まず終了日と対象モデルを押さえる

Gemini APIの非推奨ページでは、imagen-4.0-generate-001(標準)、imagen-4.0-ultra-generate-001(高品質)、imagen-4.0-fast-generate-001(高速)の3つのモデルが2026年8月17日に停止予定とされ、推奨される移行先としてgemini-3.1-flash-imageが示されています。

出典: Google AI for Developers「Gemini API Deprecations」(英語)

この3つのモデルは、いずれも2025年6月24日に提供が始まったものです。正式提供からおよそ14か月で終売となる流れは、画像生成AIのモデルが想像以上に短命であることを物語ります。過去に生成した画像が消えるわけではありません。ただし、終了後は同じモデルでの再現ができなくなる点には注意が要ります。「いつか移ればいい」と先送りしにくいのは、この再現性が断たれるためです。

使い方	起きること	今すぐ確認
画像をまとめて自動生成	終了日以降は生成が止まる	定期バッチ・社内ツールのモデル指定
外部SaaS経由で生成	連携先の対応次第で影響	SaaSの移行案内・対応予定
プロンプト資産の蓄積	旧モデルでの再現が不可に	プロンプトと生成画像のバックアップ

落とし穴は「終了日が利用経路で違う」｜Gemini API・Firebase・Vertex

注意したいのは、「2026年8月17日」がすべての利用者に共通の期限ではない点です。Imagen 4をどの経路で呼んでいるかによって、終了日が変わります。

たとえばアプリ開発でよく使われるFirebase AI Logicでは、Imagenの全モデルが2026年6月24日に停止予定とされ、Gemini API直よりも早い期限です。本記事の公開時点では、ここが最短の経路になります。ただし同じ公式ページの個別モデル表には2026年6月30日の記載もあるため、正確な日付は自社のコンソールで確認してください。

出典: Firebase「AI Logic – 対応モデル」(英語)

Google CloudのVertex AI経由なら、また別系統です。Google Cloud公式のモデルページでは、Imagen 4系の終了(Discontinuation)日は2026年6月30日とされ、移行先はgemini-2.5-flash-imageが案内されています。Gemini API直の8月17日やgemini-3.1-flash-imageとは別系統です。同じImagen 4でも、利用経路で終了日も移行先も変わります。念のため、自社のGoogle Cloudコンソールに出る非推奨(deprecation)通知も確認してください。

出典: Google Cloud「Imagen 4 (Vertex AI)」(英語)

利用経路	終了日の目安	移行先
Firebase AI Logic	2026年6月24日	Gemini画像モデル
Gemini API	2026年8月17日	gemini-3.1-flash-image
Vertex AI	2026年6月30日	gemini-2.5-flash-image

移行先のGemini 3.1 Flash Image(Nano Banana 2)とできること

公式が推奨する移行先gemini-3.1-flash-imageは、Nano Banana 2の通称で知られる画像生成・編集モデルです。一般提供(GA)は2026年5月28日で、テキストからの画像生成に加えて、画像とテキストを渡しての編集、参照画像を最大10枚使った一貫性の維持、Google検索と連携した生成に対応します。

解像度は0.5K・1K・2K・4Kから選べ、Imagen 4に比べて高解像度や画像編集の幅が広がるのが特徴です。ただし、高機能になった=そのまま乗り換えれば安心、ではありません。作風や色味、文字の描画の癖はモデルが変われば変わります。だからこそ、移行後に同じプロンプトで作り比べる検証が欠かせません。

出典: Google AI for Developers「Image generation」(英語)

移行先は1つではない｜用途で選び分ける

移行先はgemini-3.1-flash-imageだけではありません。用途に応じて、次のように選び分けると判断がぶれません。

• 速度・コスト効率・4K・画像編集を重視: gemini-3.1-flash-image(公式の標準推奨)。
• 最高品質・厳密な文字描画が必要: 上位のgemini-3-pro-image(Nano Banana Pro。品質は高いがコストも上がる)。
• 当面は最小の変更で延命したい: gemini-2.5-flash-imageも選べるが、旧世代は再び終売の対象になりやすく、二度手間になりがち。

料金と課金方式の変化｜1枚あたりの単価は上がる前提で

見落としやすいのが、課金方式そのものの変化です。Imagen 4は1枚いくらの固定従量でした(Fast $0.02 / Standard $0.04 / Ultra $0.06)。一方、Gemini 3.1 Flash Imageは出力トークン課金(標準で$60/100万トークン)に変わります。画像のサイズが大きいほど消費トークンが増え、料金も上がる仕組みです。「枚数で読む」発想のままだと、見積もりがずれます。

1枚あたりに換算すると、0.5Kで約$0.045、1Kで約$0.067、2Kで約$0.101、4Kで約$0.151です。つまりImagen 4の標準($0.04)から1Kへ移ると、単価はおおむね1.7倍になります。円に直すと1枚あたり数円から十数円程度(約1ドル155円換算・2026年6月時点の目安)と小さく見えますが、月に数万枚を生成する運用では、この差が効いてきます。

出典: Google AI for Developers「Gemini Developer API pricing」(英語)

項目	Imagen 4	Gemini 3.1 Flash Image
課金方式	1枚固定	出力トークン課金
標準画質の単価	$0.04(標準)	約$0.067(1K)
最高解像度	公式に明記なし	4K(約$0.151)

移行手順とコード書き換えの勘所｜チェックリスト付き

ここからは実際の移行です。いきなり本番を切り替えず、経路の特定から段階的に進めます。まずは着手前のチェックから始めましょう。

移行前チェックリスト

• 自社がどの経路(Gemini API / Firebase / Vertex AI)でImagen 4を呼んでいるか特定したか。
• その経路の終了日を、コンソールまたは公式ページで確認したか。
• Imagen 4を使うコードと自動化(定期バッチ・社内ツール・外部SaaS連携)を棚卸ししたか。
• これまでのプロンプトと生成済みの画像を、別ストレージへバックアップしたか。
• 月間の生成枚数と新しい単価で、コストを試算したか。
• 本番に直接触らずに試せる検証環境(ステージング)を用意したか。

コードで書き換えるのは、大きく4箇所です。
(1) モデルIDをgemini-3.1-flash-imageに変える
(2) Imagen専用の呼び出しから、Geminiの生成(generateContent)方式に変える
(3) 解像度を”1K””2K””4K”のように大文字のKで指定する
(4) レスポンスから画像を取り出す処理を直す

正確なパラメータ名やレスポンスの形は、モデルの更新で変わることがあります。移行の作業時に、必ず公式の画像生成ガイドで最新の書き方を確認してください。手順としては、次の順で進めると事故が起きにくくなります。

1. imagen-4.0という文字列を、コードと自動化ツール全体で全文検索する。
2. テスト環境で移行先モデルに差し替え、代表的なプロンプトを20〜30件再生成する。
3. 旧モデルの出力と並べて、作風・文字描画・品質の差を人の目で確認する。
4. 少量のバッチで実際の課金を計測し、月次に換算する。
5. 一定割合から段階的に本番へ切り替え、エラー率と出力を監視する(終了日まで旧経路は並行待機)。

社内のだれが何を確認するかが曖昧なまま移行すると、判断のたびに手が止まります。先に生成AIの社内利用ガイドラインを最小版で整えておくと、移行時の確認がスムーズになります。

Googleだけの話ではない｜AIモデル終売リスクへの備え

今回の対応を一度きりで終わらせると、次のモデル終売でまた同じ作業に追われます。モデルの終売は、Googleに限った話ではありません。

たとえばOpenAIでも、画像生成のDALL·Eが2026年5月12日にAPIから撤去され、動画のSora 2系も2026年9月24日に撤去が案内されています。AdobeもCreative Cloud向けに、生成AIモデルの非推奨ポリシーを公開しています。提供開始から1年前後でモデルが入れ替わるのは、いまの生成AIでは珍しくありません。

大事なのは、特定のモデル名に深く依存しない作り方に変えておくことです。次の終売が来ても、コード全面改修にならない構えを平時から持っておきます。

• モデルIDの集約: コードの1箇所にまとめ、差し替えだけで切り替えられるようにする。
• 複数提供元の評価: 用途によっては複数のモデル・提供元を平時から比べておく(マルチAIの用途別の使い分け)。
• 公式の定点観測: GoogleやOpenAIの非推奨(deprecations)ページを定期的に見て、終売告知を見逃さない。
• 契約・仕様書の抽象化: 「特定モデル名」を書き込みすぎず、「画像生成AI(モデルは随時更新)」と書いておく。

どの業務がどのモデルに依存しているかの棚卸しは、移行作業そのものより重要です。ここが見えていれば、次にどのモデルが終わっても、影響範囲をすぐに切り分けられます。

よくある質問