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」

※ 日本產業競爭力強化法內之灰色地帶消除制度, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7296&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/25)
引註此篇文章
你可能還會想看
泰國智慧財產制度在2017年國際智財指數中得分排名靠後

  由美國商會(the United States Chamber of Commerce)於2007年成立的全球智慧財產中心(Global Intellectual Property Center,以下簡稱GIPC)發布2017年國際智慧財產指數排名,前三名分別為美國、英國和德國,而泰國在45個經濟體中排名第40名,在滿分35分的評分中僅得到9.35分。指數的計算方式係基於專利、著作權、商標、營業秘密、執法、國際條約的批准和執行狀況等6個智財保護面向,共35個指標組成。   GIPC指出,泰國關鍵優勢在於具備商標、著作權和設計專利的基本註冊和保護制度,具備智財權執行的基本法律架構,配合新技術的發展試圖調整著作權的法規,改進部份海關防止仿冒的措施。而得分低的主要原因則為專利保護不足、數位著作權制度不完整、智財資產商業化的繁鎖程序和額外成本、仿冒猖獗和執法不力等。   泰國智慧財產局(the Department of Intellectual Property,以下簡稱DIP)局長表示美國商會未充分考慮泰國在智慧財產權發展方面的努力。泰國是按與貿易有關之智慧財產權協定(Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights,以下簡稱TRIPS)的要求提供智財保護,然GIPC的部份指標較TRIPS的要求嚴格,導致泰國得分偏低;且指標評估者僅為美國商界人士,而非所有利害相關人。不過DIP也表示,儘管在推動泰國智慧財產權保護方面存在諸多困難,同時需要與包括衛生部、海關廳、財政部、國家警察總署、特安廳以及數位經濟和社會部等部門合作開展,DIP仍將繼續推動各項工作進展,努力提高泰國在國際智財指數的排名。 【本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)】

歐盟將對微軟反托辣斯法進行聽證

  據報導指出,歐盟競爭委員會(European Union Competition Commission)安排將於六月初針對微軟視窗作業系統搭售的IE瀏覽器的行為進行口頭聽證。此項指控最初是在2007年12月由Opera Software ASA所提出。從今年一月起,數個主要瀏覽器大廠,如:分別開發出Firefox和Chrome的Mozilla及Google,都以第三方的身份參加本案。在數週前,一個包含Adobe、IMB和Oracle等競爭公司的商業團體也以第三方的身份取得參與六月份聽證的管道。當然,微軟亦可趁此機會來回應歐盟對其因搭售IE而扭曲瀏覽器競爭市場的指控。   另據報導指出,微軟在回應期限到期前所遞交的機密文件中有說明,歐盟若對微軟視窗作業系統制定規範,將會使Google在網際網路搜尋市場上,獲得更主導性的地位,這將不利於網際網路搜尋市場的競爭。微軟的主要理由是,Opear和Mozilla已和Google取得協議,Google搜尋引擎將成為該二公司瀏灠器的預設搜尋引擎,Google的瀏覽器Chrome自亦是如此。此外,如果顯示電腦使用者選擇何種瀏覽器的螢幕是由電腦製造商所製造,Google將可直接和這些製造商合作,使Google搜尋引擎成為預設搜尋引擎。微軟同時宣稱,要求將其他公司的瀏覽器附加於微軟視窗作業系統上會侵害其品牌權利,並使其負擔潛在的智慧財產責任。   此案經過聽證後,可能仍需要好幾年才會有結論。

提升晶圓競爭力,維護國家領導性:2020年《美國晶圓代工業法案》

  鑒於中國大陸製造微電子之能力,日益趨近美國;為建立美國在科技領域之領導地位,與振興全球微電子產業。以美國參議員Charles E. Schumer和Tom Bryant Cotton為首,於2020年6月提出《美國晶圓代工業法案》(American Foundries Act)。法案重點為:(1)資助發展微電子產業與研發設備;(2)創建、擴展與現代化提升微電子產業之設備,與維護國家安全之能力;(3)增加預算確保美國在微電子產業之領先地位;(4)訂定國家微電子之研發計畫;(5)建置產業諮詢委員會;(6)訂定多邊出口控制計畫;(7)禁止資金與國外競爭者相關;(8)限制計畫、承包商、分包商,和預算來源為國防部者採購國內微電子設計與代工服務。   該法案授權國防部長及國家安全局長基於國家安全之需求,由國防部資助微電子產業的建構、研究與發展。資助、輔助微電子產業在製造、裝備、檢測、外觀與研發上的發展,以及在採購設備和智慧財產權上的現代化。此外,美、中的競爭亦延伸至國家關鍵科技保護的面向。該法案規定倘微電子公司在敏感技術的研發,技術的許可、轉讓或投資,係中國政府或其他國際競爭者所有、受其控制或影響,美國政府將收回對該公司之資助,並禁止其參與計畫。   在商業製造上,亦須降低風險,包含對微電子研發的分類和出口管制,確認管理流程,以及減輕供應鏈的安全風險;且須注意在國家安全方面的要求。並為確保美國在微電子產業上的領導地位,國家經費授權國防高階研究計畫機構(the Defense Advanced Research Projects Agency)拓展電子復興計畫(the Electronics Resurgence Initiative),發展具破壞性的微電子科技,包含發展足以支持國產微電子企業的研究量能;並由國家科學基金會(the National Science Foundation)、能源局(the Department of Energy)與國家標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology),負責執行微電子的科學研究與開發。

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

TOP