Nature Podcast（2026年1月1日公開）によると、科学者たちは2026年に、人工知能、遺伝子編集、宇宙探査など、いくつかの主要分野で大きな進歩を期待しています。今年は、小規模AIモデルが推論タスクにおいて大規模言語モデル（LLM）を凌駕する可能性、まれなヒト疾患を対象とした遺伝子編集療法の臨床試験、火星の衛星であるフォボスからのサンプル収集などが予想されています。さらに、トランプ政権下で制定された米国の科学政策の変更が、科学界に引き続き影響を与えると見られています。

小規模AIモデルの開発は、大きな期待を集めています。LLMよりも効率的で、より的を絞った設計のこれらのモデルは、特定の推論タスクにおいて優位性を提供する可能性があります。Nature Podcastで特集されたレポーターのMiryam Naddaf氏は、LLMは言語処理において目覚ましい能力を発揮しているものの、その広範な範囲が、専門分野でのパフォーマンスを妨げることがあると説明しました。「焦点は、特定の問題に合わせて調整されたAIシステムに移っています」とNaddaf氏は述べ、「これにより、リソースのより効率的な使用と、それらの特定のドメインでの潜在的に優れた結果が可能になります。」この変化は、ヘルスケアから金融まで、専門的なAIソリューションがより正確で信頼性の高い結果を提供する可能性のある業界に、大きな影響を与える可能性があります。

医学の分野では、2026年は遺伝子編集にとって極めて重要な年になるでしょう。まれなヒト疾患に対する遺伝子編集療法の安全性と有効性を評価するための臨床試験が進行中です。これらの試験は、個々の症例の治療に有望であることが示されている、個別化された遺伝子編集治療など、以前の成功に基づいています。しかし、研究者たちは現在、より広く適用可能な遺伝子編集アプローチの開発に取り組んでいます。遺伝子編集を取り巻く倫理的考察は依然として中心的な焦点であり、長期的な影響と潜在的なリスクに関する議論が続いています。

宇宙探査も脚光を浴び、フォボスでのサンプル収集ミッションが計画されています。このミッションは、火星の衛星からサンプルを収集し、分析のために地球に持ち帰ることを目的としています。科学者たちは、これらのサンプルが、フォボスの起源と進化、そして太陽系のより広範な歴史に関する貴重な洞察を提供することを期待しています。このミッションは、複数の国際宇宙機関が参加する共同作業であり、科学的努力のグローバルな性質を強調しています。

トランプ政権下での米国の政策変更の影響は、科学界全体で引き続き感じられています。助成金の削減、逮捕、解雇などを含むこれらの変更は、研究者にとって困難な環境を作り出しています。多くの科学者が、これらの政策が科学的イノベーションと国際協力に及ぼす長期的な影響について懸念を表明しています。Nature Podcastは、科学界が状況を注意深く監視し、科学研究と教育を支援する政策を提唱していると指摘しました。