日本公平交易委員會就反托拉斯法下之智慧財產權之利用指南為部分修正
於2016年1月21日，日本公平交易委員會(Japan Fair Trade Commission，下稱JFTC)公布了修正後的「反托拉斯法下之智慧財產權之利用指南(Guidelines for the Use of Intellectual Property under the Antimonopoly Act)」，就有關標準必要專利權利行使有無違反反托拉斯法之相關問題進一步為解釋，俾利往後企業為商業行為時之參考。以下為其修正概要：一、當標準必要專利權人同意依據FRAND原則授權時，其若再提出訴訟要求排除有意願取得授權者(willing licensee)為該標準必要專利權之利用或是拒絕授權與有意願取得授權者時，該行為會被認定違反反托拉斯法。二、基於一般商業行為所為並善意進行商業談判者，會被認定屬有意願取得授權者(willing licensee)，不論其之後是否就該專利有效性為爭執，或是對該專利是否屬實質必要專利為爭執。三、阻止他公司運用該專利進行研究、發展或販賣產品會被認定為不正商業行為，不論該行為是否在商品市場上產生限制競爭或獨占之結果。
JFTC為了釐清行使智慧財產權時所可能面臨是否違反反托拉斯法之相關問題，於西元(下同)2007年9月8日發布「反托拉斯法下之智慧財產權之利用指南(Guidelines for the Use of Intellectual Property under the Antimonopoly Act)」與「標準化與專利池協定指南(Guidelines on Standardization and Patent Pool Arrangements)」。標準必要專利(SEP)之相關爭議原則需依這些指南為判定，但這些指南對於一些表面上屬於權利行使(例如：標準必要專利之權利人所提起之侵權訴訟)的行為定性所提供的解釋卻十分有限。因此JFTC決定修改專利指南，並且公布草案予各方利害關係人表示意見，此乃JFTC於斟酌所得之各方意見後，所為之修正。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
Partial Amendment of “Guidelines for the Use of Intellectual Property under the Antimonopoly Act”, http ://www.jftc.go.jp/en/pressreleases/yearly-2016/January/160121.html (平成28年1月21日)
「知的財産の利用に関する独占禁止法上の指針」の一部改正について, http://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/h28/jan/160121.html
日本建立物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度（JC-STAR），助消費者提升產品資安識別 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年10月30日 壹、事件摘要 為因應物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）產品日趨嚴重的資安威脅，日本陸續訂定針對物聯網產品資安之國內法規與政策方針，除了為強化物聯網產品之資安要求以外，藉由具體的資安評級要求，適用不同類型的物聯網產品，再透過資安標籤制度以區別產品，提升產品之資安識別，以供消費者選購時參考。據此，本文觀測日本近期建立的JC-STAR制度與其所適用國內法規，供我國未來參考與借鏡。 貳、重點說明 一、日本JC-STAR制度背景與目的 日本資訊處理推動機構（独立行政法人情報処理推進機構，Information-Technology Promotion Agency, Japan，簡稱IPA），依日本經濟產業省於2024年8月23日所公布之《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》政策架構下[1]，建立了《物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度》（セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度，Labeling Scheme based on Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements，簡稱JC-STAR），並於2025年7月29日完成《物聯網產品資安符合性評鑑與標籤制度之基本規章》[2]（セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程，簡稱本規章）之最終修訂，建立了JC-STAR制度的框架。本規章將物聯網產品的定義、產品所需的附隨服務（含數位服務等）、可提供驗證服務之單位、第三方監督、廠商自我宣告機制、資安符合性基準、評鑑與評鑑報告書、資安符合性標籤及分級機制等多種要件、適用對象與要求事項明確化，確立了以星等為評級的JC-STAR資安標籤制度框架。此外，JC-STAR制度針對物聯網產品採購方、使用方等不同的資安需求，透過附有資安標籤的產品以供各自選購時為考量，因此JC-STAR制度有以下二點優勢： （一） 較易滿足政府或企業的採購標準 針對政府機關或企業等所需採購的物聯網產品，事前已透過共通性的適用標準，將物聯網產品資安進行評鑑分級，並將評鑑流程可視化管理，不僅使產品符合各組織或單位的資安防護需求，同時使產品選購更加便利。 （二） 確保特定領域事業或行業等符合資安法規要求 基於特定領域事業或行業可能有特殊的資安需求，通過符合性評鑑的物聯網產品，因經第三方驗證後以最高等級的標籤呈現，故可確保符合特定領域事業團體之特殊資安需求，或配合指定使用，以確保其採購之物聯網產品均具備合規性。 二、日本JC-STAR框架與資安要求 日本JC-STAR制度是結合歐洲電信標準協會（ETSI）網路安全技術委員會於2022年6月所公布的《網路安全暨隱私保護標準》（ETSI EN 303 645），以及美國國家標準與技術研究所（NIST）於2022年9月公布的《消費者物聯網產品之核心基準》（NISTIR 8425）等適用標準，並經日本官方改定調整成為適用於日本國內之獨特制度。[3]JC-STAR是基於日本官方所定義之物聯網產品符合性標準（涉及資安技術要求事項等），確認物聯網產品是否符合資安要求以及進行可視化的管理。JC-STAR將物聯網產品區分成四種星級，詳述如下： （一） 一星級（★1） 物聯網產品須符合產品共通性之要求，並適用最低限度之資安要求事項，倘若產品已滿足相關要求事項，由產品供應商自我宣告即可。 （二） 二星級（★2） 視物聯網產品的類型、功能特徵等因素，於一星級以上增訂基礎的資安要求事項，倘若產品已滿足相關要求，仍由產品供應商自我宣告即可。 （三） 三星級（★3） 視物聯網產品的使用對象，包含政府機關、關鍵基礎設施或相關業者、地方政府或人民團體、大型企業之關鍵系統等，依產品類型、功能特徵等因素，訂定共通性之資安要件，並須由獨立第三方進行驗證，並須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。 （四） 四星級（★4） 適用程序上雖與三星級相同，依產品類型、功能特徵等因素，訂定共通性之資安要件，並由獨立第三方進行驗證，須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。惟物聯網產品中，諸如通信設備等所適用的資安要求及相關風險層級較高，因此為最高防護等級。 值得注意的是，日本正積極與新加坡、英國、美國、歐盟等各國專責機關等交涉中[4]，預計將JC-STAR制度與各國物聯網產品制度相互承認並使其與國際接軌。 參、事件評析 日本透過國內政策方針及訂定規章，結合其他先進國家的資安標準，建立了屬於日本自己的物聯網產品資安標籤JC-STAR制度。主要將各種不同類型的物聯網產品，賦予不同星等評級，供一般消費者或政府、企業法人等選購時參考，具體提升針對物聯網產品的資安識別。此外，依產品適用對象或風險層級不同，適用不同程度的資安要求事項。倘若涉及政府或企業法人等採購需求，則可能適用三星或四星等級，且產品均須經獨立第三方進行評鑑後，才能取得符合性評鑑報告書，並添附資安標籤。 因此，JC-STAR並非僅針對政府或公部門單位採購適用，而是擴及日本國內產業或是一般消費者，因此日常中物聯網產品的使用，均受到全面性的資安保障。另一方面，倘若未來日本JC-STAR制度受到其他各國承認，即代表物聯網產品可在已簽署承認的國家間受到信任而流通產品，故可望大幅降低日本國內物聯網產品供應鏈符合國際法規或契約要求的成本，有助於提升產業競爭力。據此，日本以資安標籤提升消費者識別，並有物聯網產品資安驗證機制之整體性規劃，均可供我國推動物聯網產品資安治理政策之未來借鏡與參考。 [1]〈IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/sangyo_cyber/wg_cybersecurity/iot_security/pdf/20240823_1.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [2]〈セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程〉，独立行政法人情報処理推進機構，https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj90000003563-att/JSS-01.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [3]〈IoT製品のセキュリティ確保に向けて ～セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度（JC-STAR*）の紹介～〉，頁25，独立行政法人情報処理推進機構，https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj9000000gg60-att/JC-STARsetumeikai_1.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [4]〈ファクトシート：岸田総理大臣の国賓待遇での米国公式訪問〉，日本外務省，https://www.mofa.go.jp/files/100652150.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。
共享經濟創新商業模式於歐盟各國發展所遭遇之公平競爭議題共享經濟（Sharing-economy）為近來很夯的議題，其概念係藉由網路平台分享自有資產、資源、時間及技能及其他有用的事物，透過資源分享能更有效利用或者獲得收入。共享經濟不僅能夠促進經濟成長、鼓勵創業，同時也促進資產有效再利用，許多創新服務成功案例，例如Uber、Lyft、Airbnb等因此產生，然而，這類型之創新商業模式推展至世界其他各國發展時，卻遭遇到法規範的差異，與各國政府監督與管理出發點的不同，對各國政府與創新商業模式皆成為未來的挑戰。 舉例來說，目前Uber公司在法國、西班牙和德國等國禁止其提供服務，由於德國政府認為Uber未事先依法律規定辦理司機與營業車輛登記，故禁止Uber於德國境內服務；而西班牙政府認為Uber公司未取得經營執照，亦禁止其於西班牙提供服務。然而Uber公司認為，上述國家對於公司的發展已產生限制競爭與不公平的對待，進而向歐盟執委會（European Commission）提出申訴。 依歐盟條約（The Treaty on the Functioning of the EU, TFEU）規定，歐盟會員國各該內國法之制定原則上不可抵觸歐盟競爭法（EU competition laws），是以，各該歐盟會員國必須遵守歐盟競爭法訂立至少符合歐盟競爭法的相關規範。因此，若認為歐盟會員國的規範與實務操作有悖於歐盟條約所制定之公平競爭規則時，可向歐盟執委會提出申訴，該委員會如發現確實有違背公平競爭規則時，可要求該歐盟會員國修訂其國家的監管制度。 對此，歐盟、各該會員國之監管部門、市場競爭當局試圖尋找解決問題的平衡點，並在適當的監管與促進創新與競爭的環境下，俾利共享經濟於各國的推動與發展。
英國公平貿易署公布有三分之一之網路商店未遵守消費者權利保護規範英國公平貿易署(Office of Fair Trading，簡稱OFT)公布於2007年底針對網路商店是否遵守消費者保護相關規範進行調查之結果，該項調查選定超過500家購物網站，就其是否遵守消費者保護法令，例如是否於網站上告知其公司所在地址、是否善盡告知消費者相關權利之義務、以及是否踐行標價透明化之規定等實際運行狀況進行調查統計。結果顯示，近乎有31%的網站並未確實遵守歐洲法律對於遠距交易的全額退費規範；有15%並未告知消費者其享有7天鑑賞期之權利；有14%的網站未告知確切之地址；另有40%的網站並未完全將價錢透明化，尤其並未告知商品於標示價格外必要之附加費用，而係於結帳時方告知，故OFT統計，每年消費者因此繳付的非預期費用總計約達一億英鎊。 於英國，消費者進行網路購物，受到遠距販售與電子商務相關規範之保護，例如2000年通過的消費者保護(遠距販售)規則(The Consumer Protection (Distance Selling)Regulations 2000)即就遠距交易中最重要的消費權利保障事項加以規範，此一法規主要適用於企業對消費者的組織性遠距交易活動，惟並不適用於與不動產買賣、金融服務提供、自動販賣設施、利用公共電話進行之行銷以及拍賣行為。主要規範重點，包括交易完成前必要資訊之提供、猶豫期內隨時解除契約之權限、契約解除權之例外、解約後獲得費用返還之權利、消費者返還貨品之義務、卡片付款受詐欺之解約權利等。
英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》（Data (Use and Access) Act 2025，下稱DUAA）第135條及第136條之法定義務，發布《著作權與人工智慧報告書》（Report on Copyright and Artificial Intelligence，下稱「報告書」）[1]及《著作權與人工智慧影響評估》（Copyright and AI Impact Assessment，下稱「影響評估」）[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）使用著作權作品所進行之全面性政策評估，並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響，使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢，徵詢期間至2025年2月25日止，共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等，惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務，英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告，遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項：選項0（維持現狀）、選項1（強化著作權保護）、選項2（廣泛資料探勘例外）、選項3（資料探勘例外附加選擇退出機制）。徵詢結果顯示，英國政府原傾向推動之「選項3」（附選擇退出之廣泛例外），在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率，致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品，如何權衡創作者權益與AI創新的效益，是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品，各國對此採取不同立場，相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》（Copyright, Designs and Patents Act 1988，下稱CDPA）第29A條[3]設有文字及資料探勘（Text and Data Mining，下稱TDM）例外，意即資料使用者得於特定條件下，對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」，使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰，英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見，其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 （一）選項0：維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構，AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權，僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出，現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備，然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度，著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用，舉證更屬不易，致使授權機制形同虛設。此外，若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場，英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 （二）選項1：強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護，要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權，包括境外AI模型輸入英國市場時，亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言，此選項能更有力保障著作權人之財產權，並使其得從AI訓練中獲得合理報酬；然對AI業者而言，合規成本之提高將增加訓練門檻，可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出，此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶，影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度，有81%回應者贊同此一制度。 （三）選項2：廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外，使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練，無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出，只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用，意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力，然創意產業普遍擔憂，廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品，卻無需給付任何報酬，且可能產出直接競爭於原著作人之內容，嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持，如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 （四）選項3：TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項，亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》（DSM Directive）第4條[4]之商業TDM例外架構相近，其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM，但著作權人得透過技術手段（如robots.txt）明確保留其權利（即選擇退出機制）。 然而，此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率，其主要爭議在於：對創作者而言，選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人，中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作；並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議；跨境訓練亦難有效管制。此外，在欠缺揭露義務的前提下，創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示，逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源，惟各方對於揭露顆粒度（granularity）之要求存在明顯分歧：著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次；AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言，歐盟《AI法》（AI Act）第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要；美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》（Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act）。[6]英國雖無相關法定揭露義務，但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果，並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務，以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示，尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈，英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃，然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而，在本次諮詢中，有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求；歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之，縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧，但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似，著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示，政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制；此外，在法令、技術標準尚未成熟之情況下，業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).