【保存版】Nano Banana Pro & NotebookLMで「謎の漢字」「文字潰れ」を回避するプロの技術｜日本語インフォグラフィック完全攻略

「AIで作ったインフォグラフィック、デザインは完璧なのに文字が謎の宇宙語になってる……」「NotebookLMで要約した内容をスライドにしようとしたら、漢字が中華フォントになって使い物にならない！」

2025年後半、Googleから発表された画像生成AI「Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）」。その描写力は凄まじく、ついに「霞が関のパワポ」のような複雑な図解まで生成できるようになりました。しかし、私たち日本人のユーザーを悩ませ続けているのが、あの「文字化け（Garbled Text）」問題です。

どれだけAIが進化しても、日本語の「漢字」は画数が多く、AIにとっては描画の難易度が非常に高い「絵」なんですよね。

そこで今回は、私が日々の業務で検証してたどり着いた、Nano Banana ProやNotebookLMを使った資料作成において、文字潰れや謎の漢字を回避し、実務レベルのアウトプットを出すための「具体的な改善テクニック」を余すところなく公開します。

この記事を読み終わる頃には、あなたのAIフォルダにある「使えない画像」が、明日から「即戦力の資料」に変わるはずです。それでは、いきましょう！

なぜ最新AIでも「中華フォント」や「文字潰れ」が起きるのか？
- AIは文字を「読む」のではなく「描いて」いる
- 学習データの偏りと「豆腐（Tofu）」現象の正体
【初級編】プロンプトだけで改善！日本語を正しく描写させるコツ
【中級編】Nano Banana Proの「部分編集（Inpainting）」で修正する
- 生成後の「違和感」だけをピンポイントで直す手順
- あえて「英語」で生成してから日本語に書き換える逆転の発想
【上級編】これがプロの最適解！「ブランク生成」×「Canva/パワポ」のハイブリッド術
- AIには「器（レイアウト）」だけを作らせる
- 文字潰れゼロを実現する「後乗せ」デザインのメリット
NotebookLM × Nano Banana Pro 実践ワークフロー
まとめ：AIは「魔法の杖」ではなく「優秀なパートナー」

なぜ最新AIでも「中華フォント」や「文字潰れ」が起きるのか？

対策を知る前に、まずは「敵」を知りましょう。なぜ、Gemini 3ベースの最新モデルであるNano Banana Proでさえ、時々日本語がおかしくなるのでしょうか？

AIは文字を「読む」のではなく「描いて」いる

私たち人間は、文字を「意味を持つ記号」として認識し、PCはそれを「Unicode」というコードで管理しています。しかし、画像生成AIにとっての文字は、「犬」や「猫」の絵と同じただの「線と形の集合体」でしかありません。

AIは、「なんとなく日本語っぽい雰囲気の線」を描こうと努力します。その結果、画数が多い漢字は線が融合して「文字潰れ」を起こしたり、部首の組み合わせを間違えて存在しない「謎の漢字」を生み出してしまうのです。

学習データの偏りと「豆腐（Tofu）」現象の正体

また、AIの学習データは依然として英語や中国語が圧倒的多数を占めています。そのため、AIが「この漢字の形はどうだったっけ？」と迷ったとき、より学習量の多い中国語のフォント（簡体字や繁体字）の特徴が優先されて出力されがちです。これが、いわゆる「中華フォント」現象です。

また、複雑な漢字を描ききれずに四角い箱のような形になってしまう現象は、海外では「Tofu（豆腐）」とも呼ばれ、AI生成における世界共通の悩み（特にCJK言語圏）となっています。

【初級編】プロンプトだけで改善！日本語を正しく描写させるコツ

まずは、特別なツールを使わずに、プロンプト（指示文）の工夫だけで精度を高める方法です。Nano Banana Proは日本語理解能力が飛躍的に向上しているので、指示の出し方一つで結果がガラリと変わります。

1. 「描画」ではなく「レンダリング」と指示する

AIに対して「文字を書いて」と頼むとき、単に「〇〇という文字を入れて」と言うだけでは不十分です。より明確に、文字を画像として定着させるよう指示しましょう。

❌ 悪い例：「『売上推移』という文字を入れたグラフを作って」
⭕️ 良い例：「グラフのタイトルとして『売上推移』というテキストを、高解像度でレンダリングしてください。フォントはゴシック体を使用し、視認性を最優先してください。」

「レンダリング（Rendering）」や「タイポグラフィ（Typography）」という言葉を使うことで、AIは文字部分のデザインにリソースを割くようになります。

2. NotebookLMで「短文・体言止め」に要約してから入力する

NotebookLMを使って資料をまとめる際、長い文章のまま画像生成させようとしていませんか？ AI画像生成において、テキストは短ければ短いほど成功率が上がります。

NotebookLMのチャット欄で、以下のように指示して「画像生成用のテキスト」を作らせましょう。

【NotebookLMへの指示プロンプト例】 「この資料の内容をインフォグラフィックにしたいです。要点を3つに絞り、それぞれの見出しを10文字以内の体言止め（名詞中心）で作成してください。長文はNGです。」

こうして出力された「短いキーワード」をNano Banana Proに入力することで、文字潰れのリスクを大幅に減らすことができます。

3. ダブルクォーテーション「" "」の魔力を使いこなす

これは基本ですが、最も効果的です。画像内に含めたいテキストは、必ず半角のダブルクォーテーション " で囲んで強調してください。

プロンプト例： Text: "2025年戦略"

Nano Banana Proなどの最新モデルは、" で囲まれた部分を「画像内のテキスト情報」として強く認識するようにチューニングされています。

【中級編】Nano Banana Proの「部分編集（Inpainting）」で修正する

一発で完璧な画像が出れば最高ですが、現実は「全体はいいのに、一文字だけ惜しい！」ということが多々あります。そんな時は、Nano Banana Proの強力な「部分編集（Inpainting）」機能を使いましょう。

生成後の「違和感」だけをピンポイントで直す手順

生成された画像の中で、文字が崩れている部分だけをブラシツールでなぞって選択（マスク）します。
編集用のプロンプトに、正しいテキストだけを入力します（例：Text: "改善"）。
再生成（Generate）ボタンを押します。

この機能を使えば、画像全体を作り直すことなく、崩れた文字だけを何度でもガチャ（再挑戦）できます。これこそが、生成AI時代の「修正作業」です。

あえて「英語」で生成してから日本語に書き換える逆転の発想

実は、これが最もおすすめの裏技です。日本語で指示を出すと、AIは「日本語の理解」と「画像の生成」の両方に脳を使いますが、英語で指示を出すと画像生成のクオリティ（レイアウトや配色）が安定する傾向があります。

Step 1：まずは英語でプロンプトを入力し、テキストも英語で指定します（例：Text: "Sales Growth"）。
Step 2：綺麗な英語のインフォグラフィックが生成されます。
Step 3：部分編集機能を使って、"Sales Growth" の部分を選択し、Text: "売上成長" と書き換えるよう指示します。

「英語で骨組みを作り、日本語で仕上げる」。この2段階プロセスを経ることで、デザイン性と可読性の両立が可能になります。

【上級編】これがプロの最適解！「ブランク生成」×「Canva/パワポ」のハイブリッド術

ここまでAI単体での解決策を話してきましたが、実務で絶対にミスが許されないプレゼン資料などでは、私はこの「ハイブリッド術」を推奨しています。

それは、「AIには背景と図だけを作らせ、文字は人間が後から乗せる」という方法です。

AIには「器（レイアウト）」だけを作らせる

Nano Banana Proへのプロンプトで、あえて以下のように指示します。

「テキスト情報は一切含めないでください（textless, no text）。中央に余白（white space）を設けた、ビジネス向けのインフォグラフィックの背景デザインを作成して。」

こうして生成された「文字のない綺麗な図解イラスト」を保存します。

文字潰れゼロを実現する「後乗せ」デザインのメリット

保存した画像を、使い慣れたPowerPointやCanva、Figmaなどのツールに貼り付けます。そして、その上から自分でテキストボックスを使って文字を入力します。

メリット1：文字化け・中華フォントのリスクが物理的に0%になる。
メリット2：後から文字の修正（「売上」→「利益」など）が1秒でできる。
メリット3：フォントの種類やサイズ、色をブランド規定に合わせて完全にコントロールできる。

NotebookLMで整理した構成案を見ながら、AIが作った「リッチな背景」に、PowerPointで「正しい日本語」を配置する。これこそが、現時点でのAIと人間の最強のコラボレーションです。

NotebookLM × Nano Banana Pro 実践ワークフロー

最後に、これらを組み合わせた具体的な業務フローを整理しましょう。

情報の構造化（NotebookLM）
- PDFや議事録をNotebookLMに読み込ませる。
- プロンプト：「この資料の重要ポイントを3つ抽出し、それぞれの概念を表す『視覚的なモチーフ（例：登る山、繋がるパズル）』を提案してください」と指示。
ビジュアル生成（Nano Banana Pro）
- NotebookLMの提案をもとにプロンプト作成。
- 最初は「文字なし（Textless）」で生成し、レイアウトの良い画像を厳選。
- どうしても文字を入れたい場合は、メインタイトル1つだけに絞り、" "で指定して生成。
仕上げ（外部ツール）
- PowerPointやCanvaに画像を配置。
- NotebookLMの要約テキストをコピペして配置。
- PDFとして書き出し。