日本經濟產業省公布「再生能源導入促進關聯制度改革小委員會報告書」

  日本經濟產業省「促進再生能源關連制度改革小委員會(再生可能エネルギー導入促進関連制度改革小委員会)」於2016年2月5日公布了報告書,該報告書集結了自2015年9月以來,共計13次的討論整理,未來FIT制度改革方向,將以此為根基。

  提出該報告的目的在於,達成最加能源構成方案(エネルギーミックス)之目標,於2030年導入22-24%之再生能源,冀望在最大限度導入再生能源,並與抑制國民負擔之間調合並存。

  該報告提出五大修正制度方針,分別簡述如下:

(一)針對未運行案件對應修正認證制度
(1) 進一步加強撤銷認證制度之報告徵收及聽證程序。
(2) 創設新認證制度,應確認該發電事業的實施可能性後,才得認定為FIT。

(二)促進長期安定發電的配套措施
(1) 事業者應做適當的檢查及維修、發電量定期報告,制定廢棄及回收等應遵守事項。若有違反情事,主管機關得發出改善命令或是取消認定資格。
(2) 確認並遵守所涉及之土地使用條例、公告認定資訊、提供地方政府建構計畫內容。

(三)導入成本效率
(1) 設定中長期之「收購價格」目標。
(2) 以Top Runner等方式決定具備「成本效率」之收購價格,亦即以最佳方式選擇。
(3) 賦課金減免制度為一個可持續的機制,同時透過活用賦課金以確保基金,並確認對象事業的節能方案及對國際競爭力的影響等(檢討減免率)。

(四)擴大導入開發週期長(リードタイムの長い)之電力
(1) 開發週期較長之電力,預先於數年前決定認證案件之收購價格。
(2) 進行環評期間減半(通常為3~4年)等必要規制改革。
(3) 於FIT認證前,得申請接續系統。
(4) 針對不同電力的挑戰檢討對應的支援方法

(五)擴大導入電力系統改革之優勢
(1) 基於「廣域系統整備計畫」,計畫性地推動整備廣域系統。
(2) 對應區域系統之限制,公告系統資訊以及建設費用之單價。此外,繼續活用投標邀請規則(入札募集ルール),共同負擔系統升級費用。
(3) FIT收購義務人由零售事業者轉換為輸配電事業者,並促進全國區域間電力調配(広域融通)之順暢性。收購後之電力,得經由交易市場外直接輸送予零售事業者。
(4) 整備再生能源事業者間公平之輸出控制規則(公平な出力制御ルール)。

相關連結
※ 日本經濟產業省公布「再生能源導入促進關聯制度改革小委員會報告書」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7194&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/12)
引註此篇文章
你可能還會想看
聯邦選委會研議規制網路選舉活動

  日前(美國時間 3 月 24 日 ),美國聯邦選舉委員會( the Federal Election Commission; FEC )就擴張聯邦選舉法令適用範圍及於網際網路一事,提出最新版本草案。   草案認為,諸如網頁之橫幅廣告或搜尋網站贊助商之廣告連結等,須支付對價始能刊登之網路廣告,應與利用其他種類媒體刊登或播送之廣告接受相同處遇。此外,於網誌(部落格)支持特定候選人或發表政治性質言論者,則應與吾人向來使用之傳統媒體享有同等言論自由。最後,收件人數 500 以下之電子郵件,性質並非付費廣告之影音宣傳品,選民自發進行之線上宣傳活動等,均應排除於法令規制範圍之外。   去年該委員會即曾就此議題提出規制較為嚴格的版本,而遭部分網誌作家及國會議員強烈批判;其後委員會之法律專家就此重加研議,明確釐清適用範圍,改採較為寬鬆之規制取向。雖然目前之版本尚難謂完全明確,不過言論自由人士對於目前發展仍表樂觀其成。

IEA報告對合乎能源效率的建築外殼提供政策建議

強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南

日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。​ 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。​ 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。

歐盟執委會發布《歐盟晶片調查報告》提出四點發現以利未來晶片法相關計畫制定

  歐盟執委會(European Commission)於2022年8月2日發布《歐盟晶片調查報告》(European Chips Survey Report,下稱調查報告),調查結果顯示業界至2030年為止,對晶片之需求將倍數成長。調查報告於2022年2月啟動,其目的在收集有關晶片和晶圓(wafer)現行及未來需求的初步資訊,作為了解晶片供應危機對歐盟產業影響的第一步。調查報告總共收到141份來自半導體供需雙方廠商之回饋意見,其中有54.9%來自大型企業、17.3%來自中型企業、19.5%來自小型企業、8.3%來自微型企業。調查報告對上述意見進行分析,以提供來自半導體價值鏈洞察與預測的觀點。   調查報告主要包括以下四點:   (1) 預計2022年至2030年間晶片需求將倍增,未來對領先半導體技術的需求將顯著增加。   (2) 在選擇製造地點時,建立新晶片製造設施的公司將著重合格的勞工及遵循政府法令。   (3) 供應危機影響所有生態系統,預計至少會持續到2024年,迫使企業採取代價較高的緩解措施。   (4) 半導體研發資金主要與供應方相關,但補助計畫(support initiatives)也與需求方相關。   2022年2月8日歐盟執委會提出《歐盟晶片法草案》,旨在處理半導體短缺以及加強歐洲技術領先地位。隨著歐洲半導體專家小組開始研究監控與盤點架構,調查報告的結果可以協助制定《歐盟晶片法草案》與相關計畫。

TOP