基於專利動向分析之專利策略規劃
基於專利動向分析之專利策略規劃
科技法律研究所
法律研究員 徐維佑
2014年12月23日
壹、專利布局策略目的
無論在企業針對新產品開發、或學研機構研究新興技術時，對於研究方向的判斷，皆應善加利用其他競爭公司、學研機構專利動向最新資訊。以各國專利資料庫為基礎，蒐集其他公司、機構的研究領域，或者與研發成果相關的專利等資料而成的專利地圖（patent map），可構築更完整的智財戰略。
欲將研究成果商業化時，販售排他性產品對於競爭非常重要。因此阻止其他公司製造仿冒品、類似品，甚至競爭品，或者防禦其他公司之侵權告訴，皆必須盡早制定對策，亦即必須掌握該技術領域的智財資訊，才能讓研發活動順利推展。
貳、各國政府公開之專利動向分析
一、英國國家專利藍圖分析報告
英國政府於2014年中，依續公告8大重要技術之專利藍圖分析報告[1]，認為專利資訊可提供創新活動高價值之分析觀點，因此該國智慧財產局資訊團隊，透過專利申請資訊分析出全球性專利藍圖，幫助其國內企業與民眾瞭解此8大重要技術專利資訊，並將分析結果納入資金挹注之考量基礎。
專利藍圖分析報告之資料，來源為2013年至2014年間全球專利資料庫中專利公開(Published)之資料，以及諮詢英國智財局各專業技術領域之專利審查員之結果。而專利藍圖分析報告之分析內容，包括專利涵蓋範圍、專利申請排名領先群、專利優先權期間、專利合作開發申請圖、專利技術分析等。
二、韓國R&D專利技術動向調查
韓國R&D專利技術動向調查制度自2005年開始，每年度由與研究發展相關的各部會針對其提出之研發工作，提供研發計畫執行階段中，所研發之技術是否已有先前技術，或是與研發技術類似之專利發展情況等資訊，即以該研發領域之技術不被其它國家競爭對手搶先獲得專利權的目標作為研究人員之研究方向。
而專利技術動向調查之研發課題則由韓國專利廳下韓國智慧財產策略院主管之「e專利國[2]」負責調查，提供專利分析結果的綜合報告，提供各部會與各領域別的專利動向、方向與及各種分析報告，內容包含有政府R&D專利技術動向調查報告、國家專利策略藍圖報告、以及專利分析與相關生產報告等。並根據以上報告提供技術領域別研發計畫方向、挑選出將來商業化運用價值較高之專利。
參、代結論
專利動向分析的資訊為一種判斷的依據，儘管由分析報告所顯示的技術範圍中，判斷要進行哪一種研究時，需要的是研究者的經驗與知識，但專利動向分析有助於篩選出可行的研究範圍，尤其在投入國家資源補助科研計畫時，資源更應有效應用於可行的技術領域，而非早已佈滿專利地雷處。
目前產業研發過程缺乏完善專利布局分析。實際生產產品之企業為避免侵權故意，常忽略申請前檢索工作；雖研究前或研究中調查之專利動向分析，並不能保證研究成果的可專利性，然而該工作對於國家、企業之研究發展實屬必要。透過如英國國家專利藍圖分析報告、韓國R&D專利技術動向調查，由國家公開技術領域共通性專利分析報告，對於企業後續進行技術專利布局，或者研究機構擬定研究發展方向，皆會有莫大的助益，並節省相當的時間與人力成本，值得我國參考。
[1] UK Intellectual Property Office, Eight great technologies: the patent landscapes (2014), https://www.gov.uk/government/publications/eight-great-technologies-the-patent-landscapes (last visited: 2014/10/01）
[2] 韓國e專利國網頁， http://www.patentmap.or.kr/patentmap/front/common.do?method=main（最後瀏覽日：2014/10/01）。
歐盟智慧財產局（EUIPO）於2023年6月底發布了《歐盟營業秘密訴訟趨勢報告》（Trade Secrets Litigation Trends in the EU），本報告包含三大部分，分別為判決之量化分析、法律要件之質化分析、各會員國之重要判決摘要，內容涵蓋了2017年1月1日至2022年10月31日間，27個會員國的695個訴訟案件。其重點摘要如下： 一、案件涉及之類型分析 1、約41%的案件與離職員工有關。 2、約17%的案件與商業合作對象有關。 3、約30%的案件雙方無明確的契約關係（但報告中指出此項統計包含員工離職後自行創業，原告以該離職員工及該公司為被告的情況）。 二、案件涉及之營業秘密標的分析（同一訴訟案件可能包含多個標的） 1、約62%的標的為「商業性營業秘密」。其中配銷通路（distribution methods）、廣告策略、行銷資料、客戶名單等供應鏈「下游資訊」（downstream information）占31%最多；定價模式及會計資料等「財務資訊」占13%次之。 2、約33%的標的為「技術性營業秘密」，其中有19%與「製程」（manufacturing process）有關。 3、僅3%的標的為原型（prototypes）或尚未公開的產品設計。 三、案件涉及之產業別分析（根據「歐盟標準行業分類第二修正版NACE Rev. 2」分類） 整體來說，歐盟營業秘密訴訟案件所涉及的產業別相當多元，簡要說明如下： 1、排名第一的產業別為「製造業」（manufacturing），占32%。其中最常涉訟的子產業別為「機械設備製造業」（manufacture of machinery and equipment）及「化學製品製造業」（manufacture of chemicals and chemical products）。 2、排名第二的產業別為「批發及零售業；汽機車維修業」（wholesale and retail trade；repair of motor vehicles and motorcycles）占11%。 3、排名第三的產業別為「金融及保險業」（financial and insurance activities）及「專業、科學及技術服務業」（professional, scientific and technical activities），分別占7%。 四、被告提出之抗辯分析 報告中指出，原告提出之營業秘密主張被法院採認的比例僅27%，有約73%的案件法院最終是做出有利於被告的認定。而被告最常提出的抗辯，第一為抗辯原告所主張之系爭資訊是普遍共知（generally known），不具備秘密性；第二為抗辯原告未採取合理保密措施。 最後，報告結論分析歐盟營業秘密判決的三大趨勢，其中一項趨勢指出，營業秘密所有人若要強化契約措施（如保密協議）於訴訟中的證明力，應明確識別與界定系爭營業秘密的範圍。因此，企業應建立營業秘密管理的整體政策（譬如與員工簽訂之勞動契約中，應明確界定其保密義務範圍；員工離職時應落實離職面談，再次提醒員工應遵守的保密義務範圍等），以便於發生爭議時有效主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國總統歐巴馬簽署通過網路安全資訊分享法案(CISA)網路安全資訊分享法案（Cybersecurity Information Sharing Act，CISA）於2015年10月27日在「參議院」通過。接著眾議院於12月18日通過1.15兆美元的綜合預算法案，並將網路安全資訊分享法案夾帶在預算案中一併通過，最後美國總統歐巴馬亦在同日簽署通過使該法案生效，讓極具爭議的網路安全資訊分享法案偷渡成功。 網路安全資訊分享法案，建立了一個自願性的網路資訊安全分享之框架，其主要內容，在讓美國民間企業遭受網路攻擊或有相關跡象時，得以分享客戶個人資訊予其他公司或美國國土安全局等相關部門，同時並讓民間企業免除向公務機關洩漏客戶個資隱私等相關之法律責任。該法案目的係期盼藉由提高網路攻擊訊息共享度來改善網路安全問題。 該法案通過引發各界譁然。修正後的網路安全資訊分享法案去掉多數保護隱私權之條款，諸如分享客戶資訊時不用再遮掉無關的個人資訊、不再禁止政府利用這些個人資訊進行監控。 美國媒體批評該法案的通過是政府最可恥荒謬的行為之一。就隱私權層面，批評者認為，該網路安全資訊分享法案仍與監控密切結合，未能解決客戶個人資料被大量外洩的風險。就程序面而言，一個正式的網路安全資訊分享法案似乎不應被包裹在大額綜合預算法案中通過。該法案通過後之執行情形值得繼續觀察。
法學新論：從產業全球化佈局觀點論我國研發成果管理之法制政策 英國司法管轄權工作小組發布「關於人工智慧損害責任之法律聲明」，旨在闡明英國法律將如何對利用人工智慧造成之損害追究責任英國司法管轄權工作小組（The UK Jurisdiction Taskforce, UKJT）於2026年7月發布「關於人工智慧損害責任之法律聲明」（Legal Statement on Liability for AI Harms）（以下簡稱本聲明），旨在闡明於何種情況下，以及基於何種法律依據，英國法律將對利用AI造成之損害追究責任。 本聲明指出，因利用AI而非故意造成之損害，其責任來源大致可分為契約責任與侵權責任。就契約而言，通常為AI供應鏈中各方分配損害責任之主要依據，AI本身之存在並不會對契約法構成特殊困難之判斷，各方當事人可自由分配風險、定義績效標準並根據自身判斷限制責任。 就侵權責任而言，本聲明認為過失法則（law of negligence）完全可應用於AI造成之損害。粗心之AI使用者很可能因可預見之損害而被追究責任，開發針對特定目標應用程式之開發者亦可能承擔責任，惟基礎模型開發者（Foundation Model Developer）於大多數情況下，皆不太可能因其通用模型之不可預見、或未經充分測試之用途而被追究責任。 除一般侵權責任之外，本聲明並另探討其他特殊侵權行為責任類型如下： （1）代位責任（vicarious liability）：由於AI並未具備人格，因此任何人均無需為AI系統本身之行為或故障承擔代位責任；惟若損害係由人類員工於使用AI時不當行為所造成，則雇主可能需要承擔代位責任，此與一般之雇主代位責任並無二致。 （2）不可轉嫁之義務（non-delegable duties）：若某人負有不可轉嫁之義務，即保護他人免受傷害，則此人可能即需對他人因自身過錯造成之AI損害承擔責任。例如英國國家醫療服務體系（NHS）信託機構對其患者負有不可轉嫁之義務，假設一家NHS信託機構從第三方開發人員購買一款AI診斷工具，並將其應用於病患照護，若該AI工具有缺陷，而責任在於應用程式開發商，該NHS信託機構不能以此為由逃避對患者造成之傷害責任，因提供合格之診斷服務與工具為信託機構承擔之醫療照護責任重要組成部分，此項責任不可轉嫁。 （3）專業人士責任：專業人士具有「合理技能與注意」（reasonable skill and care）義務，取決於該行業合格成員通常遵循之標準，並參考專業機構之指引。依此，若專業人士不當使用AI、使用不合適之模型、未能進行適當之盡職調查，或未能有效測試、或驗證AI輸出結果，則可能被認定為有過失。此外，若專業人士於應使用AI之情況下卻未使用，亦可能承擔法律責任，因隨AI工具功能日益強大且應用日益廣泛，專業標準也將隨之演變，而未能使用現有技術本身亦可能構成違約。 （4）產品責任（Product liability）：依英國《1987年消費者保護法》（Consumer Protection Act 1987）規定，對於瑕疵產品，企業需負嚴格責任，惟目前該規定僅適用於將AI整合到機器人或自動化機器等有形產品中之情況，純軟體形式之AI系統不太可能被現行法律認定為「產品」。 須注意者為，對於開發者而言，本聲明做出重要之區分，即建立針對特定目標應用之開發者，相較提供通用基礎模型之開發者面臨更大的風險，惟AI供應鏈中之所有參與者皆須意識到自身之責任。