なぜGemini画像モデルはblockReason: OTHERを返すのか？

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簡潔な回答

• この種のブロックは通常数秒以内に返され、通常の画像よりもはるかに高速です
• OTHER には理由が記載されておらず、safetyRatings は空であることがよくあります
• これは必ずしも prompt の書き方に関連しているとは限らず、多くの場合、1枚の参照画像が原因でトリガーされます
• gemini-3-pro-image（Nano Banana Pro）は gemini-3.1-flash-image よりも厳格に入力をチェックするため、同じリクエストでも Pro ではブロックされ、Flash では成功することがあります

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識別方法

{
  "promptFeedback": {
    "blockReason": "OTHER",
    "safetyRatings": []
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 1919,
    "candidatesTokenCount": 0
  },
  "modelVersion": "gemini-3-pro-image",
  "responseId": "..."
}

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テスト検証事例

• gemini-3-pro-image は3回連続で blockReason: OTHER を返しましたが、同じリクエストが gemini-3.1-flash-image では成功しました
• 画像を繰り返し二分割して検証した結果、トリガーとなっていたのは人物の参照画像のみであることが判明しました。これは正面、背面、側面、顔のアップパネルを含む AI 生成のキャラクター設定シートでした
• その画像は、「背景を薄いグレーに変更してください」といった無関係な指示を含め、どのような prompt を指定してもブロックされました
• 最も疑っていた2枚の画像（ウォーターマーク入りの実在人物のポーズ写真と、ロゴ入りの帽子の写真）は、いずれも単体では通過しました

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対象の画像を特定する方法

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推奨事項

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シナリオ1：手動作業（キャンバスやツールでの生成）

1. アップロード前に参照画像を再エクスポートする：任意の画像エディタ（内蔵のプレビューアプリや Photoshop など）を使用して、長辺を2048px以下、品質90〜95のJPEGとしてエクスポートします。
2. 大きな画像を縮小する：長辺が3000〜4000pxの元画像は、結果に影響を与えることなく2048pxに縮小でき、アップロードも高速になります。
3. リクエストが数秒以内に失敗した場合は、まず参照画像を疑う：直近に追加した画像を再エクスポートして再試行してください。それでも解決しない場合は、上記のように画像を1枚ずつ確認します。
4. 人物の参照には全身画像を優先する：上記のケースでは、キャラクターシートを分割したところ、正面の全身パネル単体で通過しました。キャラクターシートがブロックされ続ける場合は、その全身ビューのみを使用してみてください。
5. 一時的な代替手段：Pro で画像が通過できない場合は、そのステップで gemini-3.1-flash-image を使用してください。

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シナリオ2：コード（自動処理）

import sharp from "sharp";

async function normalizeReference(buffer) {
  return sharp(buffer, { failOn: "none" })
    .rotate()                       // apply the EXIF orientation
    .toColorspace("srgb")
    .resize({ width: 2048, height: 2048, fit: "inside", withoutEnlargement: true })
    .jpeg({ quality: 92, mozjpeg: true })
    .toBuffer();                    // metadata is dropped by default
}

// parts.push({ inlineData: { mimeType: "image/jpeg", data: (await normalizeReference(buf)).toString("base64") } });

from io import BytesIO
from PIL import Image, ImageOps

def normalize_reference(raw: bytes) -> bytes:
    im = ImageOps.exif_transpose(Image.open(BytesIO(raw))).convert("RGB")
    im.thumbnail((2048, 2048))
    out = BytesIO()
    im.save(out, "JPEG", quality=92)
    return out.getvalue()

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よくある質問

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まだ解決しない場合はサポートにお問い合わせください

• モデル名と token グループ；
• 完全なレスポンス（少なくとも promptFeedback および responseId）と request ID；
• 発生時刻（タイムゾーンを含む）；
• 特定した参照画像（共有可能な場合）。

WeCom サポート

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メールサポート

サポート: [email protected]件名に「blockReason」とモデル名を含めることを推奨します。

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