何謂「專利蟑螂」( Patent Troll)呢?其之主要特徵及對專利制度以及專利市場之影響為何?
「專利蟑螂」( Patent Troll)由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權，並藉由專利權排他性特徵，以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。
「專利蟑螂」主要特徵有三；(1)主要係藉由專利取得的方式，向潛在或可能的專利侵權者收取費用；(2)此類NPE並不進行任何研發活動，其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術；(30此類NPE投機性地等待商品製造者在投入不可回復之鉅額投資後，始對該商品製造者行使專利侵權主張。
然而，一般對於NPE對專利制度以及專利市場之影響，會以Patent Troll之行為模式作為觀察起點，例如，有論者認為專利蟑螂所從事購買與再行出售專利的行為，可以增進專利交易市場的效率化。同時，該行為不僅讓弱勢的專利創作者享有因其創作所產生的財務收益外，其亦發揮了同於仲介者（dealers）或是市場創造者（market-makers）功能的專利金融性市場 。亦有論者認為，專利蟑螂的行為已經帶來經濟上的危害（economic harm），因其慣於同時向不同公司索取適度的（moderate）專利授權費用。而為了避免陷入風險極高且耗費甚鉅的專利侵權訴訟，被索取專利授權費用之公司皆傾向給付專利蟑螂一定額度的專利授權金，以免除陷入不確定專利訴訟的泥皁。同時，專利蟑螂亦傾向選擇目標公司（target companies）最脆弱的時點，例如：新產品的發表、宣傳費用的投入等，再對其提出專利侵權訴訟，使其被迫必須遵循專利蟑螂的要求來擺脫可能陷入專利侵權訴訟的羈絆。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
所謂NPE依據現行學術界對於NPE的內涵認知，認為NPE係指不從事任何商品生產，亦不從事任何研發工作者。而在現行NPE的運作態樣上，其可包含兩種類型，其一，為大學和研究機構（例如：公、私立實驗室），其主要係由校內教職員或研究人員進行基礎性研究，並將研究成果授權予其他個人或組織來運用，其本身並不從事任何商品生產者；其二，係由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權，並藉由專利權本質上的排他性特徵，以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。後者，英文稱其為『Patent Troll』，中文可譯為『專利巨人』、『專利蟑螂』、『專利流氓』、『專利地痞』或『專利恐怖分子』等。其主要特徵有三項，首先，此類NPE係藉由專利取得的方式，向潛在或可能的專利侵權者（alleged infringers）收取專利授權金；第二，此類NPE並不進行任何研發活動，其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術；第三，此類NPE投機性地等待商品製造者（industry participants）在投入不可回復鉅額投資後，始對該商品製造者行使專利侵權主張。
德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所所公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」意見報告德國聯邦工業聯盟（Bundesverband der Deutschen Industrie）與Noerr法律事務所於2015年11月共同公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」(Industrie 4.0 – Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung)意見報告。該報告透過德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所訪談德國數家企業法務部門，以釐清業界在邁入工業4.0轉型下會遇到的法律議題，並對此議題提出法律意見。 此報告針對工業4.0相關法律議題提出以下建議： 1.資料保護:業者可透過技術性設計達到資料保護的目的，例如隱私設計（Privacy by Design）。另，繼歐盟法院針對安全港判決的裁定，業者應積極關注歐盟第29條資料保護工作小組針對跨國資料傳輸的指引或德國聯邦資料保護委員（Datenschutzbeauftragten des Bundes）針對跨境資料保護規範的建議。 2.資料產權：在立法上不應急於規範管制，有恐危及企業資料分享的空間。建議企業間可透過雙方性契約規定資料的使用權 3.資訊安全：雖支持於2015年7月通過之德國資訊系統安全法（IT-Sicherheitsgesetz），強制性業者履行在遭資安攻擊時履行通報義務（Meldepflicht）。但是，若能實施以業者本身主動完成資安保護措施之鼓勵機制，則更能積極性的鼓勵業者履行其資安義務。 4.智慧財產權：標準必要專利的授權及使用係業者在工業4.0體系中，特別在系統的互通性上，非常重要的一環。在法制環境上應讓各個業者，在一定的條件下，均享有標準必要專利授權。 5.產品責任：因智慧工廠下之自治系統（autonome Systeme）有自主決定的能力，而因其所導致的民事糾紛，可透過新民事責任概念的架構所解決，並不一定要將該自治系統視為一獨立的數位法人（ePerson）。
歐盟智慧聯網研發推動平台報告，物聯網共創價值的六大支柱成功的物聯網（IOT）平台生態系統取決於多種因素，2017年4月3日歐盟智慧聯網研發推動平台（ European Research Cluster on the Internet of Things）在物聯網活動平台分析（Analysis on IoT Platforms Adoption Activities）中提出六個成功的重要因素： 策略與利害關係人的參與（Strategy & Stakeholder Engagement）：成功物聯網平台除了要製定良好的願景外，並讓主要利害關係人適當的參與系統策略，與整體政策格局保持一致性。 社群的支持（Community Support）：社群支持程度決定了物聯網系統的吸引力，透過適當的的機制和工具，以有效地減少參與的障礙。 開放性（Ecosystem Openness）：非常封閉的物聯網系統，吸引較少參與者。透過適當的開放以鼓勵利害關係人之參與，並減少進入之障礙。 技術的進步程度（Technology Advancement）：越是被廣泛使用的技術及技術特徵，越可以顯著增加物聯網系統的吸引力，除了提高績效以外，並增加系統存續之可能性。 市場機制（Marketplace Mechanisms）：透過市場機制可以取得用戶間的信任感，以增加參與的可能性，透過參與者價值交流進一步鼓勵參與。 包容性（Technology Inclusivity）：物聯網系統很少是孤立的，必須考慮許多外部因素，如架構技術、物聯網設備、服務等。物聯網生態系統越包容其他流行技術，越有可能被使用者接受。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇，旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）