日本經產省為了促進智慧家庭（smart home）計畫，以促進資料共享與利用。
經產省為了在智慧家庭領域創造新事業，整備相關資料活用環境，蒐集共有及分析從多種多樣機器及服務所實際產出之資料，於2017年8月開始實施實證實驗。在實施前，為了使參加實證之民間公司間，得為資訊合作而完備相關規則及保安對策，於5月24日召開「智慧家庭資料活用環境整備推進事業」檢討會。因物聯網（IoT）的擴大得以蒐集龐大資料，以及現在人工智慧（AI）解析能力提高下，期待在各種領域提高生產效率及創造新的事業模式。特別是在智慧家庭領域，其在「新產業構造願景的中間整理」（2016年4月27日、產業構造審議會新產業構造部會）中，為有力重要領域。因此，以IoT技術等使家庭內機器網路化，活用此一資料，除了使既存事業模式發生變革或創造新事業模式外，也期待可以透過把握製品之使用資訊，而提高產品回收（recall）率，並促進資源回收以及家庭部門節能化等相關社會課題解決上。為此，本事業係以對於家庭內機器網路化及透過此而創造新事業為目標，整備事業環境與社會課題及各主題新事業服務創造相連結，因應每個人的生活模式而使得生活空間客製化成為可能，實現智慧家庭之社會目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本數位廳（デジタル庁）與內閣府智慧財產戰略推進事務局（内閣府知的財産戦略推進事務局）於2022年3月4日公布「平台資料處理規則實務指引1.0版」（プラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装ガイダンス ver1.0，簡稱本指引）。建構整合資料提供服務的平台，將可活用各種資料，並創造新價值（如提供個人化的進階服務、分析衡量政策效果等），為使平台充分發揮功能，本指引提出平台實施資料處理規則的六大步驟： 識別資料應用價值創造流程與確認平台角色：掌握從產生資料，到分析資料創造使用價值，再進一步提供解決方案的資料應用價值創造流程，以確認平台在此流程中扮演的角色。 識別風險：掌握利害關係人（如資料提供者與使用者等）顧慮的風險（如資料未妥適處理、遭到目的外使用等疑慮）。 決定風險應對方針：針對掌握的風險，決定規避、降低、轉嫁與包容等應對方針。 設定平台資料處理政策與對利害關係人說明之責任（アカウンタビリティ）：考量資料處理政策定位，擬定內容，並向利害關係人進行說明。 設計平台使用條款：依據「PDCA循環」重複執行規則設計、運作與評估，設計平台使用條款。 持續進行環境分析與更新規則：持續分析內部與外部因素可能面臨的新風險，並更新平台資料處理規則。
美國國家標準與技術研究院「隱私框架1.0版」美國國家標準與技術研究院（NIST）於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」（NIST Privacy Framework Version 1.0），為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障，以風險管理（risk management）的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」（Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1）架構，包含框架核心（Core）、狀態評估（Profile）與實施層級（Implementation Tier），以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制，透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級，進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架，用以促進開發者導入隱私設計思維（privacy by design），以及協助組織保護個人隱私，其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策（ethical decision-making）及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任；在當前與未來的產品或服務中，因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務；以及促進個人、企業夥伴、稽核者（assessor）與監管者（regulator）在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規，亦不具備法律效果，而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具，企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求，掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險，並識別隱私權相關法律規範，包含加州消費者隱私法（California Consumer Privacy Act）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）等，提出更具創新性與有效性的解決方案，並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
EDPB發布以六個指標協助評估資料處理符合研究目的新指引歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）於今（2026）年4月15日發布《以科學研究目的處理個人資料之指引1/2026》（Guidelines 1/2026 on processing of personal data for scientific research purposes）旨在協助研究者遵守歐盟「一般資料保護規則」（General Data Protection Regulation, GDPR），並推動對社會有益的科學突破。 一、六個評估符合科學研究目的的指標 GDPR框架內包含一套專門適用於科學研究目的處理個人資料的規定。此類規定的目的，在於使個人資料保護的基本權利與其他基本權利及利益之間達成公正的衡平，包括藝術與科學自由、促進科學進步的更廣泛社會與公共利益，乃至如部分學者所主張的國際科學人權。為達此目的，GDPR透過第89條第1項採取適當的保障措施，引入了一套權衡與妥協機制。 EDPB本次公布的指引提出六個指標，用以判斷資料控制者所設定的資料處理目的是否符合研究目的： 1.採用有條理和系統的方法：研究活動是否遵循特定研究領域之方法性與系統性做法 2.遵守倫理標準：研究活動之執行是否遵守該研究領域適用之倫理標準，例如在人體醫學研究領域，是否遵守《赫爾辛基宣言》 3.可驗證性與透明度：在兼顧合法智慧財產權與營業秘密的前提下，研究活動之結果是否接受同儕審查（Peer-Review）之批判性檢驗或予以發表 4.自主性與獨立性：研究活動是否具備自主性與獨立性，不受自身或他人偏見以及不當壓力之干擾？研究人員是否具備所需的學術或科學資格？無論研究活動是由學術機構、非營利組織、公共機關或是營利事業執行，此點皆適用 5.研究目標：研究活動是否有助於提升社會的總體知識水平與公共利益，在此EDPB特別強調這並不排除研究可能也旨在進一步促進商業利益 6.對現有科學知識做出貢獻或以創新方式應用現有知識之潛力：研究活動是否展現出科學附加價值，其中主管機關或驗證機構（Benannte Stellen）的獨立審查被視為此類附加價值的指標 二、指引帶來的實踐意義 EDPB指出，如果前述六個指標都滿足，那麼這些研究活動就可以被認為是科學研究。從這點來說，資料控制者（Data Controllers）在處理個人資料之前，必須針對上述指標進行自我評估。此測試背後的理論依據，並非要賦予特定計畫、假說或研究嘗試「實質科學研究」的法律地位，而僅僅是用以界定：有哪些基於研究目的所進行的個人資料處理活動，具備適用更高法規彈性的資格。 其次，如果六個指標並未全部滿足，仍可能被認定符合GDPR意義下的科學研究，但控制者需要提出合理理由，並有能力證明資料處理活動在仍應被視為科學研究。在進行此類評估時，具備越多指標，該活動GDPR被認定為科學研究的可能性就越高。