(2024/2/22 更新)

令和６年度

神戸大学「異分野共創による次世代卓越博士人材育成プロジェクト」
募集要項

国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の次世代研究者挑戦的研究プログラム（SPRING）
事業について、本学では、「異分野共創による次世代卓越博士人材育成プロジェクト」として、全学の博士課程後期課程（博士課程）学生を対象に本プロジェクト生を募集します。
1. 目的
異分野共創による次世代卓越博士人材育成プロジェクトでは、本学の博士課程後期課程に在学する様々な分野の博士学生を数理・データサイエンスの素養を持ち、グローバルに学際領域で活躍できる卓越博士人材を育成し、トランスファラブルな素養を身につけさせる教育・研究を通して、社会に求められる高度専門人材の育成を目指します。
2. 支援内容
本プロジェクトに選ばれたものは研究専念支援金および研究費を支給します。また、研究力向上のための機会を与え、さらに、キャリアパス支援を行うため、神戸大学博士学生支援総合パッケー
ジとして別紙１に示す支援プログラムを提供します。
支援金および研究費
研究専念支援金
２２０万円／年
研究費２０万円／年＋追加研究費や留学費
・追加研究費や留学費は採択後に別途審査の上、一部のプロジェクト生に支給する・選抜上位の学生には令和 6 年度の授業料を免除する場合がある
3. 期間
令和６年４月１日から修了年月まで（ただし、標準修了年限を超えることはできない）※入学時期、選考結果によっては令和 6 年 10 月 1 日支援開始となる場合がある
4.募集人数
合計５０人程度（２年生～４年生は若干名程度）※ただし、今後、募集人数が変更となる場合や各学年で選抜者が無しとなる可能性がある
5. 対象とする研究科
神戸大学の全研究科
6. 応募資格
以下の１）、２）、３）の全てに該当する者
１）令和６年度に本学大学院博士課程後期課程に在籍する者(見込み含む、１年生～４年生まで応募可)
２）標準修了年限以内に学位取得が見込める者
３）本プロジェクトの予算管理が行える研究室に所属する者
ただし、申請時点で以下のいずれかに該当する学生は申請することができない。
・標準修了年限を超えて在学している学生
・日本学術振興会の特別研究員（内定者含む）、国費外国人留学生制度による支援を受ける留学

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生、本国からの奨学金等の支援を受ける留学生
・神戸大学博士学生フェロー
・所属する企業等から、生活費相当額として十分な水準（240 万円／年以上）で、給与・役員報
酬等の安定的な収入を得ていると認められる学生（ただし、アルバイトや非常勤など不安定な収入を得ている者の応募は可能）
7. 申請方法
１）申請締切：令和６年３月１２日（火）正午
２）指定の様式１を使用して申請書を作成し、PDF ファイルに変換し、提出フォームより提出すること※送付する際はファイルサイズを合計 2MB 以下にすること※様式１の２～４は英語での記述も可※指導教員に申請の旨を伝えておく方が望ましい※提出後、受領メールが届かない場合は、問い合わせ先まで連絡すること※提出フォームより申請できない場合は、問い合わせ先まで連絡すること
提出フォームhttps://forms.gle/QFC72XPepQeVkAe7A

8. 選考方法
・本プロジェクトの運営委員会で候補者を決定する
・選考は、申請資料の様式１と別紙２の審査項目とを照らし合わせ評価する
・各選考過程で必要に応じて面接を行うことがある
・選考結果は令和６年４月上旬頃までにキャリアセンターホームページに掲載する
9. 支給対象学生の義務
１） １年ごとに研究の進捗状況報告書を提出すること。なお、後期課程修了年については学位論文をもって報告書とすることができる
２） 博士学生支援総合パッケージ（別紙１）のプログラムに積極的に参加し、１年間に授業科目２単位（１単位は４５時間の学習）相当分のプログラムに参加すること。特に、異分野共創研究発表会で１回以上の発表は必須とする。ただし、本パッケージで提供するプログラムは正規の授業科目ではない場合がある。
３） 修了までの期間内に本プロジェクトで指定する数理・データサイエンスプログラム（別紙３）を受講すること。なお、このプログラムも、２）の単位数に含めることができる。
４） ジョブ型研究インターンシップ事業のマッチング専用システムへ登録すること
５） 研究成果は学術論文や学会発表を通して積極的に発信すること
６） 運営委員会が指定する行事に参加すること
７） 修了後１０年間はキャリアに関する追跡調査などの各種調査に協力すること※ただし、ここに示した単位数やパッケージ名などは変更となる可能性があります。
10. 支援の取消または減額
以下の条件に当てはまる場合はプロジェクト生の資格を取り消しまたは減額する場合があります。
１） 応募資格を満たさなくなった場合
２） 研究計画の遂行状況または支給対象学生としての義務の履行状況が不十分と認められる場合３） 本人から辞退の申し出があった場合

(2024/2/22 更新)

４） その他学長もしくは本プロジェクトの運営委員会が取り消しまたは減額すべき事由があると判断した場合
11. 注意事項
・研究専念支援金は雑所得として課税対象となり所得税に関する確定申告が必要
・研究活動に支障がない範囲の TA やアルバイトの賃金、学会からの学術賞等の賞金、有償のインターンシップの報酬を受けることは可能
・本プロジェクトに選ばれたものは、本学ホームページに氏名を公表する
12. 問い合わせ先神戸大学大学院博士支援推進室 TEL:078-803-5217
メールアドレス：crct-hakase@edu.kobe-u.ac.jp

(2024/2/22 更新)（別紙１）
異分野共創による次世代卓越博士人材育成プロジェクト
神戸大学博士学生支援総合パッケージA. グローバル教育／留学支援プログラム
B. 中長期インターンシッププログラム
C. 数理・データサイエンスプログラム
D. 異分野共創プログラム
E. 博士のためのキャリア支援プログラム
F. 留学生支援プログラム

(2024/2/22 更新)（別紙２）
異分野共創による次世代卓越博士人材育成プロジェクト
審査項目と内容
審査項目

内容

研究実績

将来性を期待させる研究実績があるか

研究の位置づけ

研究課題の設定に至る背景が示されており、かつ、その着想が優れているか

研究目的・内容等

研究目的、研究方法、研究内容が具体的に示されており、研究の方法にオリジナリティがあり、自身の研究課題の今後の展望が示されているか

研究遂行力「研究に関する自身の強み」、及び「更なる発展のため必要と考えている要素」が具体的に示されており、研究遂行力の自己分析が十分にできているか。また、学術の将来を担う優れた研究者となることが十分期待できるか

数理・データサイエンス

数理・データサイエンスの素養を身につけようとする強い意思があるか

異分野共創型研究への展開

研究計画もしくは将来計画で、異分野共創型研究への展開を期待させる内容が含まれているか

挑戦的研究への展開

研究計画もしくは将来計画で、挑戦的研究への展開を期待させる内容が含まれているか

新規研究分野の開拓

現在の専門分野だけでなく、新たな研究分野への展開など、新規研究分野の開拓に意欲的か

社会課題解決能力

社会的な課題に目を向け、博士課程での研究を通して、それらを解決する能力を身に着けることが期待できるか。また、
将来どのように我が国の科学技術・イノベーションに貢献するか(2024/2/22 更新)（別紙３）
数理・データサイエンスプログラム
主に本学の数理・データサイエンスセンターが提供予定のプログラムの中から２単位以上のプログラムを受講してください。参考までに令和５年度に開講されたプログラムは以下となります。研究科によっては、正規の単位科目でないこともあります。
科目名
データサイエンス特論１
データサイエンス特論２

単位数
1
1

実践データ科学演習 A

1

実践データ科学演習 B

1

データサイエンスコンテス
ト型 PBL 実習

1

オープンイノベーションワ
ークショップ（工学）

1

確率過程論

2

応用数理特論 3a
応用数理特論 3b11

内容
データサイエンス特論 1 では、データサイエンスの基礎である人工知能・機械学習の技術的側面について学び、 データサイエンス特論 2 では、人工知能技術のユーザ側の企業と、技術提供企業（シーズ側企業）の事例報告を基に、データサイエンスの実質的応用について課題解決型ワークショップを行う
データ解析手法を学び、課題解決を行うための基礎知識を身につける。また、実データを用いたハンズオン演習を通して、操作方法について学ぶ。
自治体から、実際の課題と関連する可能性のあるデータの提供を受け、データ解析・分析による課題の設定と解決を目指
し た グ ル ー プ ワ ー ク に よ る Ｐ Ｂ Ｌ （ Project BasedLearning）を行う
データサイエンスコンテストを模した PBL(Project BasedLearning) 実習を通して、Python を用いたデータの取り扱い方、分類問題・回帰問題に対する手法を実践的に学ぶ
アルゴリズム・データ構造、サイバーセキュリティ、情報通信ネットワーク、 人工知能などの情報システム工学の基礎技術が、実際の金融ビジネスの中でどのように活用されており、 深い関係を持っているかをグループワークによるPBL(Project Based Learning) を通して学ぶ
ブラウン運動をベースにした確率解析の初歩を理解する。また、金融工学に応用例のある Black-Sholes 理論にも触れる
統計学の様々な手法について、基本的な考え方と、実生活でどのように使われているのかを学ぶ