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）。
為有效降低包裝廢棄物對環境造成的汙染及不利影響，使製造商履行其B2C(business to customer)產品責任，德國以新的包裝法（Packaging Act, VerpackG）取代現行的規範（Packaging Ordinance,VerpackV），並已於2019年1月1日生效。 新包裝法VerpackG不同於VerpackV之處，在於除要求業者須加入原有的回收系統外，另授權Zentrale Stelle(Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister,ZSVR)基金會作為新包裝法強制登記制度的執行單位，規範欲在德國銷售產品包裝之所有實體或網路製造商及零售商，有義務於ZSVR的數據資料庫”LUCID”註冊，才能在德國地區進行銷售，並且為全面提升透明度，乃規範於LUCID註冊之商家資訊皆屬可供大眾公開查詢。 依VerpackG規定，於2019年1月1日起未為註冊的商家，其包裝商品不能在德國上市，否則恐將臨100,000歐元之罰款；另未加入回收系統之商家，恐面臨200,000歐元之罰款。而除須註冊與回收系統的加入外，製造商及零售商尚須將以下之包裝相關資訊提供給ZSVR做比對： (一)註冊號碼（商家於資料庫註冊時，由ZSVR所提供之註冊號碼） (二)包裝材料及容積 (三)製造商履行生產者延伸責任(Extended Producer Responsibility)簽訂的包裝方案名稱 (四)與回收公司或回收系統間簽訂之契約期限 資料來源：自行繪製 圖 德國包裝法實施步驟
日本提出2020年創新願景的期中建言，主張應自未來需求中發掘創新方向日本經濟產業省所屬「研究開發與創新附屬委員會」於2020年5月29日統整了有關2020年創新願景的期中建言並作成報告。本次的願景建言，係著眼於日本於IT等領域無法推動新興產業的現狀，且在原本具有競爭優勢的領域上，又因新興國家崛起導致實質獲益降低，加之新型冠狀病毒疫情使經濟活動停滯等結構性變化，產生全球性的典範轉移等問題。故認為應自長遠觀點出發，視「從未來需求中發掘創新價值」的途徑為創新關鍵，化危機為轉機，並同步觀察國內外的動向，針對企業、大學、政府各界應採取的行動，綜整出2020年的期中建言。 本次期中建言以產業為核心，主要包含以下幾個面向：（1）政策：例如，為積極參與新創事業的企業規劃認證制度；透過修正產學合作指引、簡化〈技術研究組合（為成員針對產業技術，提供人力、資金或設備進行共同研究，並為成果管理運用，且具法人格的非營利組織型態）〉設立與經營程序、擇定地區開放式創新據點等手段深化與落實開放式創新；以「創造社會問題解決方案」與「保護關鍵技術」的研發活動為重心，鬆綁相關管制，並調整計畫管理方式等以協助技術投入市場應用；以2025年與2050年為期，就次世代運算（computing）技術、生化、材料與能源領域提出科技與產業發展的願景；藉由改善人才制度、數位轉型等方式，強化企業研發能量；（2）「從未來需求中發掘創新價值」概念：現行研發與導向商品化的模式，主要以既有的技術、設備等資源為基底，進行線性且單向的創新研發，重視短期收益與效率化，使成果應用未能貼近社會的實際需要，故未來應在此種模式之外，另從創造社會議題解決方案與切合未來需求的觀點出發，結合既有技術資源來擬定長期性的研發創新戰略並加以實踐；（3）產官學研各界角色定位與任務：大學與國立研發法人應強化其研發成果之商轉合作，調整課程內容以削減知識與人才產出不符合社會議題需要的問題；企業的創新經營模式，則應透過ISO56002創新治理系統標準、日本企業價值創造治理行動指針（日本企業における価値創造 マネジメントに関する行動指針）等標準實踐，擴大開放式創新的應用；政府則應採取調整稅制、建置活動據點等方式，建構並提供有利於開放式創新的環境，並針對產業發展願景中的關鍵領域（如感測器等AI應用關聯技術、後摩爾時代（post moore's law）運算技術、生化技術、材料技術、環境與能源技術等）進行投資。
新加坡金融管理局發布穩定幣監管架構，以降低金融風險新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, MAS）於2023年8月15日發布穩定幣監管架構，旨在維持金融穩定發展，並將與新加坡幣或十大工業國（G10）貨幣掛勾之單一貨幣穩定幣（single-currency stablecoins, SCS）納入監管，確保穩定幣的安全可靠。符合監管規範之穩定幣發行人，可向MAS申請標註為「MAS監管之穩定幣（MAS-regulated stablecoins）」，有助於區分其他不受政府監管之數位支付代幣（digital payment tokens），以保障穩定幣持有人權益及降低金融穩定之潛在風險。 依據本監管架構，穩定幣發行人需遵循的監管要求包括：（1）價值穩定性，穩定幣儲備資產須遵守其構成、估值、託管與審計方面的要求，以維持價值穩定性；（2）資本，發行人必須維持最低資本與流動資產，以降低破產風險；（3）贖回，持有人可在發行人收到贖回請求後5個工作天內，以穩定幣面值贖回；（4）資訊揭露，發行人必須向持有人揭露相關重要資訊，包括有關穩定幣價值穩定機制、穩定幣持有人權利以及儲備資產審計結果等資訊。MAS表示，穩定幣若受到適當監理，維持價值穩定，將可成為可信賴的數位交易媒介，開創更多創新的金融科技應用，促進金融穩健發展。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。