日本產業競爭力強化法內之灰色地帶消除制度
日本經濟產業省（以下簡稱經產省）為了落實安倍內閣提出之日本再興戰略，希望透過相關法制規範之調整，促進產業新陳代謝機制，並喚起民間的投資，進一步解決日本國內企業「過多限制、過小投資、過當競爭」現象，前於2013年10月15日將「產業競爭力強化法」提交國會審議。經日本國會審議後，該法已於同年12月6日公布，計有8章、共156條之條文，另有附則45條，並取代原先於2011年修正之產業活力再生特別措施法的功能。因產業競爭力強化法之內容屬政策性規範，搭配之施行細則、施行令等也陸續於2014年1月20日公布。
自產業競爭力強化法施行後，對於日本企業預計開發新產品和新技術等放寬限制，讓企業有機會進入與原業務不同之領域，並進行業務整編。舉例而言，依該法第9條第1項之規定：「欲實施新事業活動者依據主務省令規定，可向主務大臣提出要求，確認規定其欲實施之新事業活動及與其相關之事業活動的規範限制之法律和其所根據法律之命令規定的解釋，以及該當規定是否適用於該當新事業活動及與其相關之事業活動」之規定，就相關事業活動是否符合法令與否，向經產省申請解釋。
此一制度被稱為「灰色地帶消除制度」，目的在於使日本企業規劃新事業之前，可先洽主管機關瞭解該新事業活動涉及之業務是否合法，在經產省網站上已有SOP與申請表格可供參考。而此制度功能在於透過日本主管機關的闡釋、說明或認定相關計畫，讓有意從事創新活動的業者有如吞下定心丸，得以積極規劃、推動後續作業。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
英國能源安全暨淨零排放部（Department for Energy Security and Net Zero, DESNZ）於2026年2月4日發布「先進核能框架」（Advanced Nuclear Framework）政策文件，說明政府如何營造有利投資之政策環境，以支持民用先進核能技術之專案開發與商業化布建。 英國政府認為先進核能技術，包含「小型模組化反應爐」（Small Modular Reactors, SMRs）、「先進模組化反應爐」（Advanced Modular Reactors, AMRs）及「微型模組化反應爐」（Micro Modular Reactors, MMRs），不僅可持續供應低碳電力，且有助於維護電網穩定。 英國政府與產業利害關係人溝通而鑑別出推動民間專案所需解決之融資障礙，並提出相關因應方案，重點說明如下： （1）本框架導入「先進核能發展進程清單」（Advanced Nuclear Pipeline）及「專案就緒度評估程序」（Project Readiness Assessment），由政府協助鑑別於技術、供應鏈、資金、選址與營運方面具相當成熟度之專案，以增強投資人對專案長期前景之信心。 （2）於具成本效益之前提下，政府得考慮為民營專案提供保險、收益支持，同時「國家財富基金」（National Wealth Fund, NWF）亦將於專案開發與建設階段進行投資，而可化解投資人對於高昂開發成本、難以承保風險與缺乏明確回報之疑慮。 （3）能源安全與淨零排放部將成立「先進核能商業參與單位」（Advanced Nuclear Business Engagement Unit）以提供專門服務，負責專案推進與克服市場障礙，並協助企業與政府機構及地方政府溝通。
歐洲個人資料保護委員會發布數位服務法與一般資料保護規則相互影響指引「歐洲資料保護委員會」（European Data Protection Board, EDPB）於2025年9月12日發布《數位服務法》（Digital Services Act, DSA）與《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）交互影響指引（Guidelines 3/2025 on the interplay between the DSA and the GDPR）。這份指引闡明中介服務提供者（intermediary service providers）於履行DSA義務時，應如何解釋與適用GDPR。 DSA與GDPR如何交互影響？ 處理個人資料的中介服務提供者，依據處理個資的目的和方式或僅代表他人處理個資，會被歸屬於GDPR框架下的控制者或處理者。此時，DSA與GDPR產生法規適用的交互重疊，服務提供者需同時符合DSA與GDPR的要求。具體而言，DSA與GDPR產生交互影響的關鍵領域為以下： 1.非法內容檢測（Illegal content detection）：DSA第7條鼓勵中介服務提供者主動進行自發性調查，或採取其他旨在偵測、識別及移除非法內容或使其無法存取的措施。指引提醒，中介服務提供者為此採取的自發性行動仍須遵守GDPR要求的處理合法性，而此時最可能援引的合法性依據為GDPR第6條第1項第f款「合法利益」（legitimate interests）。 2.通知與申訴等程序：DSA所規定設通報與處置機制及內部申訴系統，於運作過程中如涉及個資之蒐集與處理，應符GDPR之規範。服務提供者僅得蒐集履行該義務所必須之個人資料，並應確保通報機制不以通報人識別為強制要件。若為確認非法內容之性質或依法須揭露通報人身分者，應事前告知通報人。同時，DSA第20條與第23條所規範之申訴及帳號停權程序，均不得損及資料主體所享有之權利與救濟可能。 3.禁止誤導性設計模式（Deceptive design patterns）：DSA第25條第1項規範，線上平台服務提供者不得以欺騙或操縱其服務接收者之方式，或以其他實質扭曲或損害其服務接收者作出自由且知情決定之能力之方式，設計、組織或營運其線上介面，但DSA第25條第2項則宣示，線上平台提供者之欺瞞性設計行為若已受GDPR規範時，不在第25條第1項之禁止範圍內。指引指出，於判斷該行為是否屬 GDPR 適用範圍時，應評估其是否涉及個人資料之處理，及該設計對資料主體行為之影響是否與資料處理相關。指引並以具體案例補充，區分屬於及不屬於 GDPR 適用之欺瞞性設計模式，以利實務適用。 4.廣告透明度要求：DSA第26條為線上平台提供者制定有關廣告透明度的規範，並禁止基於GDPR第9條之特別類別資料投放廣告，導引出平台必須揭露分析之參數要求，且平台服務提供者應提供處理個資的法律依據。 5.推薦系統：線上平台提供者得於其推薦系統（recommender systems）中使用使用者之個人資料，以個人化顯示內容之順序或顯著程度。然而，推薦系統涉及對個人資料之推論及組合，其準確性與透明度均引發指引的關切，同時亦伴隨大規模及／或敏感性個人資料處理所帶來之潛在風險。指引提醒，不能排除推薦系統透過向使用者呈現特定內容之行為，構成GDPR第22條第1項的「自動化決策」（automated decision-making），提供者於提供不同推薦選項時，應平等呈現各項選擇，不得以設計或行為誘導使用者選擇基於剖析之系統。使用者選擇非剖析選項期間，提供者不得繼續蒐集或處理個人資料以進行剖析。 6.未成年人保護：指引指出，為了符合DSA第28條第1項及第2項所要求於線上平台服務中實施適當且相稱的措施，確保未成年人享有高度的隱私、安全與保障，相關的資料處理得以GDPR第6條第1項第c款「履行法定義務」作為合法依據。 7.系統性風險管理：DSA第34與35條要求超大型在線平台和在線搜索引擎的提供商管理其服務的系統性風險，包括非法內容的傳播以及隱私和個人數據保護等基本權利的風險。而指引進一步提醒，GDPR第25條所設計及預設之資料保護，可能有助於解決這些服務中發現的系統性風險，並且如果確定系統性風險，根據GDPR，應執行資料保護影響評估。 EDPB與其他監管機關的後續？ EDPB的新聞稿進一步指出，EDPB正在持續與其監管關機關合作，以釐清跨法規監理體系並確保個資保護保障之一致性。後續進一步的跨法域的指引，包含《數位市場法》（Digital Markets Act, DMA）、《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）與GDPR的相互影響指引，正在持續制定中，值得後續持續留意。
EDPS發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」歐盟資料保護監督機關（European Data Protection Supervisor, EDPS）於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」（EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data），旨在協助決策者更易於進行隱私友善（privacy-friendly）之決策，評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」（Charter of Fundamental Rights of the European Union）關於隱私權和個人資料之保護。 該指引分為三大部分，首先說明指引的目的與如何使用；第二部分為法律說明，依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利，並非絕對之權利，得於符合憲章第52條（1）之規定下加以限制，因此涉及處理個人資料的任何擬議措施，應進行比例檢驗；指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗： 必要性檢驗（necessity test） （1） 步驟1：初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述（detailed factual description）。 （2） 步驟2：確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 （3） 步驟3：定義擬議措施之目的（objective of the measure），評估其必要性。 （4） 步驟4：特定領域的必要性測試，尤其是該措施應有效（effective）且侵害最小（the least intrusive）。 若前述評估認為符合必要性，則接續比例性檢驗，透過以下4步驟評估： 比例性檢驗（proportionality test） （1） 步驟1：評估目的正當性（legitimacy），擬議措施是否滿足並達到該目的。 （2） 步驟2：擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度（scope, extent and intensity）之影響評估。 （3） 步驟3：繼續進行擬議措施之公平對等評估（fair balance evaluation）。 （4） 步驟4：分析有關擬議措施比例之結果。 科技時代的決策者在立法和政策擬定時，面臨的問題愈趨複雜，需要全面性評估，擬議措施限制應符合歐盟法規，且具必要性並合於比例，隱私保護更是關鍵，參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」（Necessity Toolkit），將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。
美國聯邦交易委員會提出巨量資料報告，關注商業應用之潛在歧視性效果美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues)，報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題，期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性，並避免產生排除性或歧視性之對待，但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示，巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯，其對於消費者之潛在利益自是不言可喻，然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後，聚焦於巨量資料生命週期的後端，亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式，例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護，或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險，像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄，而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次，報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點，包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法，報告也列出7項預擬提問，協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。