日本總務省公告第一次Startup×Act計畫成果
2017年底，日本總務省(総務省)宣布實施Startup×Act計畫，委由知名智庫野村綜合研究所(株式会社野村総合研究所)辦理執行，希望透過與新創團隊共同協作的模式，運用資通信科技(Information Communication Technology, ICT)緩解日本高齡化、少子化、都市防災、城鄉差距等問題。該計畫第一期已於2018年2月執行完畢，並於2018年3月8日在東京舉行了計畫成果發表會。根據日本總務省新聞稿表示，Startup×Act計畫是參考美國的新創駐進計畫(Startup in Residence, STiR；或譯創業家居留計畫)進行設計。
STiR係舊金山公民創新市長辦公室(San Francisco Major’s Office of Civic Innovation)於2014年成立的計畫，該計畫強調以公私共同協作的方式解決政府所面臨的民生問題。STiR運作方式雖在個別城市略有差異，但大致係由地方政府選定特定數個待解決的都市問題，再以工作坊的形式與有興趣之新創團隊進行討論。整個計畫以16周為期，以公私共同開發出產品或服務原型為目標，最後由新創團隊進行提案報告，為都市問題提供解決方法。提案可能被市政府採納並在市政府的協助之下以該都市做為實證場域，未來更可能與市政府簽訂合作契約，進一步使該新創團隊成為一成熟型新創公司。據統計，平均每年參與STiR的新創團隊有半數獲得了與當地市政府的合約。目前STiR已經推行至全美包含華盛頓DC在內的11個城市，並在荷蘭阿姆斯特丹與海牙皆設有姊妹站，由此可見STiR模式獲得相當大的迴響與肯定，並具有跨域、跨文化之普適性。
日本參考STiR所推出的Startup×Act計畫於2017年底啟動，第一個參與的地方政府為京都府京丹後市，之後陸續有北海道天塩町、香川縣高松市、熊本縣熊本市加入計畫。Startup×Act的Act為Applications for Cities and Town之縮寫，彰顯城市作為新創產品或服務實證場域的計畫特色。
Startup×Act擇定健康醫療與社福照顧、育兒與教育、安全安心生活、城鄉發展與交通以及產業振興提升就業為五大都市問題。在Startup×Act計畫之下，地方政府毋須提供政府採購的需求說明書(Request for Proposal, RFP)，僅需提出希望解決之問題。舉例而言，香川市就提出「希望能讓被取消駕照資格的高齡者繼續享受出門購物的樂趣」，最後該案由一間VR新創公司提出解決方案。
STiR與Startup×Act這種類工作坊的高密度、高強度的腦力激盪與供需兩端直接溝通是其特色。時程短、彈性高，資源共享與知識流通量巨大，並且以解決問題為導向，能破除新創企業參與政府採購的障礙。新創團隊除了可以在短時間內累積大量地方社群與政府人脈，增加彼此信任度，更可以從具體的實證經驗當中學習並進一步拓展市場。
蔡宜臻
專案經理 編譯整理
1. 野村総合研究所，地域の課題をベンチャー企業のICT力で解決する公募プログラム「Startup×Act」を開始 https://www.nri.com/jp/news/2017/171102_1.aspx (last visited April 13, 2018)
2. 総務省，平成29年度 地方公共団体とベンチャー企業のマッチングプログラム（Startup×Act） ベンチャー企業の公募 http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsushin01_02000231.html (last visited March 12, 2018)
3. Startup in Residence. https://startupinresidence.org/ (last visited March 12, 2018)
1. 株式会社野村総合研究所，Startup╳Act「地方公共団体の地域課題を解決する ICT ソリューション」 公募要領 http://www.startupxact.jp/wp-content/uploads/2017/11/kouboyouryou.pdf (last visited March, 12, 2018)
世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告，責任規則為最重要之關鍵政策因素 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月18日 世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2025年11月19日發布「人工智慧正在重塑醫療系統：世衛組織歐洲區域準備情況報告」（Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region）[1]，本報告為2024年至2025年於WHO歐洲區域醫療照護領域人工智慧（AI for health care）調查結果，借鑒50個成員國之經驗，檢視各國之國家戰略、治理模式、法律與倫理框架、勞動力準備、資料治理、利益相關者參與、私部門角色以及AI應用之普及情況，探討各國如何應對AI於醫療系統中之機會與挑戰。其中責任規則（liability rules）之建立，為成員國認為係推動AI於醫療照護領域廣泛應用之最重要關鍵政策因素，因此本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任，透過救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益。 壹、事件摘要 本報告發現調查對象中僅有8%成員國已發布國家級醫療領域特定AI策略（national health-specific AI strategy），顯示此處仍有相當大之缺口需要補足。而就醫療領域AI之法律、政策與指導方針框架方面，46%之成員國已評估於現有法律及政策相對於醫療衛生領域AI系統不足之處；54%之成員國已設立監管機構以評估與核准AI系統；惟僅有8%之成員國已制定醫療領域AI之責任標準（liability standards for AI in health），更僅有6%之成員國就醫療照護領域之生成式AI系統提出法律要求。依此可知，成員國對於AI政策之優先事項通常集中於醫療領域AI系統之採購、開發與使用，而對個人或群體不利影響之重視與責任標準之建立仍然有限。於缺乏明確責任標準之情況下，可能會導致臨床醫師對AI之依賴猶豫不決，或者相反地過度依賴AI，從而增加病患安全風險。 就可信賴AI之醫療資料治理方面（health data governance for trustworthy AI），66%成員國已制定專門之國家醫療資料戰略，76%成員國已建立或正在制定醫療資料治理框架，66%成員國已建立區域或國家級醫療資料中心（health data hub），30%成員國已發布關於醫療資料二次利用之指引（the secondary use of health data），30%成員國已制定規則，促進以研究為目的之跨境共享醫療資料（cross-border sharing of health data for research purposes）。依此，許多成員國已在制定國家醫療資料戰略與建立治理框架方面取得顯著進展，惟資料二次利用與跨境利用等領域仍較遲滯，這些資料問題仍需解決，以避免產生技術先進卻無法完全滿足臨床或公衛需求之工具。 就於醫療照護領域採用AI之障礙，有高達86%之成員國認為，最主要之障礙為法律之不確定性（legal uncertainty），其次之障礙為78%之成員國所認為之財務可負擔性（financial affordability）；依此，雖AI之採用具有前景，惟仍受到監管不確定性、倫理挑戰、監管不力與資金障礙之限制；而財務上之資金障礙，包括高昂之基礎設施成本、持續員工培訓、有限之健保給付與先進AI系統訂閱費用皆限制AI之普及，特別於規模較小或資源有限之醫療系統中。 就推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素，有高達92%之成員國認為是責任規則（liability rules），其次有90%之成員國認為是關於透明度、可驗證性與可解釋性之指引。依此，幾乎所有成員國皆認為，明確AI系統製造商、部署者與使用者之責任規則為政策上之關鍵推動因素，且確保AI解決方案之透明度、可驗證性與可解釋性之指引，也被認為是信任AI所驅動成果之必要條件。 貳、重點說明 因有高達9成之成員國認為責任規則為推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素，為促進AI應用，本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任，並建立相應機制，以便於AI系統造成損害時及時補救與追究責任，此可確保AI生命週期中每個參與者都能瞭解自身之義務，責任透明，並透過可及之救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益；以及可利用監管沙盒，使監管機構、開發人員與醫療機構能夠在真實但風險較低之環境中進行合作，從而於監管監督下，於廣泛部署前能及早發現安全、倫理與效能問題，同時促進創新。 此外，WHO歐洲區域官員指出，此次調查結果顯示AI於醫療領域之革命已開始，惟準備程度、能力與治理水準尚未完全跟進，因此呼籲醫療領域之領導者與決策者們可考慮往以下四個方向前進[2]： 1.應有目的性地管理AI：使AI安全、合乎倫理與符合人權； 2.應投資人才：因科技無法治癒病人，人才是治癒病人之根本； 3.需建構可信賴之資料生態系：若大眾對資料缺乏信任，創新就會失敗； 4.需進行跨國合作：AI無國界，合作亦不應受限於國界。 參、事件評析 AI於醫療系統之應用實際上已大幅開展，就歐洲之調查可知，目前雖多數國家已致力於AI於醫材監管法規與資料利用規則之建立，據以推動與監管AI醫療科技之發展，惟由於醫療涉及患者生命身體之健康安全，因此絕大多數國家皆同意，真正影響AI於醫療領域利用之因素，為責任規則之建立，然而，調查結果顯示，實際上已建立醫療領域AI之責任標準者，卻僅有8%之成員國（50個國家中僅有4個國家已建立標準），意味著其為重要之真空地帶，亟待責任法制上之發展與填補，以使廠商願意繼續開發先進AI醫療器材、醫療從業人員願意利用AI醫療科技增進患者福祉，亦使患者於受害時得以獲得適當救濟。亦即是，當有明確之責任歸屬規則，各方當事人方能據以瞭解與評估將AI技術應用於醫療可能帶來之風險與機會，新興AI醫療科技才能真正被信任與利用，而帶來廣泛推廣促進醫療進步之效益。由於保護患者之健康安全為醫療領域之普世價值，此項結論應不僅得適用於歐洲，對於世界各國亦應同樣適用，未來觀察各國於AI醫療領域之責任規則發展，對於我國推廣AI醫療之落地應用亦應具有重要參考價值。 [1] Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region, WHO, Nov. 19, 2025, https://iris.who.int/items/84f1c491-c9d0-4bb3-83cf-3a6f4bf3c3b1 (last visited Dec. 9, 2025). [2] Humanity Must Hold the Pen: The European Region Can Write the Story of Ethical AI for Health, Georgia Today, Dec. 8, 2025,https://georgiatoday.ge/humanity-must-hold-the-pen-the-european-region-can-write-the-story-of-ethical-ai-for-health/ (last visited Dec. 9, 2025).
因應2020年社會實現自動駕駛，日本訂定自動駕駛制度整備大綱日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間，日本社會實現自動駕駛下，所需檢討修正之關連法制度。 本大綱中，係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提（限定場所、速度、時間等一定條件下為前提，系統獨自自動駕駛之情形），以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服： 道路交通環境的整備：以自駕系統為行駛，一般道路因為環境複雜，常有無法預期狀況發生，導致自駕車的電腦系統無法對應。 確保整體的安全性：依據技術程度，設定一般車也能適用之行駛環境、設定車輛、自動駕駛之行駛環境條件以及人之互相配合，以達成與一般車相同之安全程度為方針下，由關係省廳間為合作，擬定客觀之指標。此一指標，並非全國一致，應就地方之特性，設定符合安全基準及自動駕駛行駛環境條件，建構整體確保安全之體制。 防止過度信賴自駕系統：訂定安全基準，使日本事件最先端自動車技術擴及於世界，訂定包含自駕系統安全性、網路安全等自動駕駛安全性要件指針。 事故發生時之法律責任：自動駕駛其相關人為駕駛人、系統製造商、道路管理者等多方面，其法律責任相對複雜化。現在係以被害人救濟觀點，至等級4為止之自動駕駛，適用自動車損害賠償責任險（強制責任險）方式，但是民法、刑法及行政法等法律全體之對應，仍為今後之課題，必須為早期快速處理。為了強化民事責任求償權行使、明確刑事責任之因果關係、並實現車輛安全性確保、避免所有人過度負擔等，車輛行駛紀錄器之裝置義務化、事故原因究明機制等，關係機關應合作為制度檢討。 本大綱最後並提出，在自動駕駛技術快速發展下，就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
美國交通部發布人工智慧政策，以生命週期及風險管理規範部內AI應用美國交通部（U.S. Department of Transportation, DOT）於2026年8月26日發布「美國交通部人工智慧政策」（U.S. Department of Transportation Artificial Intelligence (AI) Policy），規範所屬人員於部內資訊系統使用AI之行為，並自簽署日起生效。該政策採取「適當時即使用AI」（Use AI when appropriate）之預設立場，在合法範圍內盡可能允許AI應用，並強調以人為本。該政策亦適用於既有AI應用，各所屬機關應於六個月內向首席資料暨AI長（Chief Data and Artificial Intelligence Officer, CDAIO，以下簡稱AI長）提報清單。惟國家安全系統、運用AI進行之基礎及應用研究（以開發機關自用AI為目的者除外），以及受監管或受補助對象使用或開發之AI，不在適用範圍內。 政策重點包括兩大面向。首先，在AI生命週期實務方面，各機關應於設計、開發、部署、監測與評估、處置或移轉等五階段納入人為監督；AI產出如用於部內最終行政文件，須經具資格且負責之人員審查驗證。此外，生成式AI之提示詞與產出僅保留7日，期滿自動刪除；AI工具亦非核定之紀錄保存系統，相關紀錄應移轉至指定系統保存。 其次，在AI風險管理方面，監督強度依使用頻率、持續性及影響程度調整，並透過公開之AI使用案例清單（AI Use Case Inventory）揭露應用情形。政策另明定AI長、資安長（Chief Information Security Officer, CISO）及機關隱私保護高階主管（Senior Agency Official for Privacy, SAOP）等職責分工，新增或具高影響之AI使用案例，均須由AI長會同隱私保護高階主管、法務單位（Office of General Counsel, OGC）、資安長及所屬機關審核。各機關如有充分業務理由，得就特定使用案例申請豁免管理，並提出理由、已採取之管理措施、豁免期間及符合本政策之期程，由AI長以書面決定。
歐盟發布《營業秘密訴訟趨勢報告》指出，企業應明確界定營業秘密範圍與強化保密措施之落實歐盟智慧財產局（EUIPO）於2023年6月底發布了《歐盟營業秘密訴訟趨勢報告》（Trade Secrets Litigation Trends in the EU），本報告包含三大部分，分別為判決之量化分析、法律要件之質化分析、各會員國之重要判決摘要，內容涵蓋了2017年1月1日至2022年10月31日間，27個會員國的695個訴訟案件。其重點摘要如下： 一、案件涉及之類型分析 1、約41%的案件與離職員工有關。 2、約17%的案件與商業合作對象有關。 3、約30%的案件雙方無明確的契約關係（但報告中指出此項統計包含員工離職後自行創業，原告以該離職員工及該公司為被告的情況）。 二、案件涉及之營業秘密標的分析（同一訴訟案件可能包含多個標的） 1、約62%的標的為「商業性營業秘密」。其中配銷通路（distribution methods）、廣告策略、行銷資料、客戶名單等供應鏈「下游資訊」（downstream information）占31%最多；定價模式及會計資料等「財務資訊」占13%次之。 2、約33%的標的為「技術性營業秘密」，其中有19%與「製程」（manufacturing process）有關。 3、僅3%的標的為原型（prototypes）或尚未公開的產品設計。 三、案件涉及之產業別分析（根據「歐盟標準行業分類第二修正版NACE Rev. 2」分類） 整體來說，歐盟營業秘密訴訟案件所涉及的產業別相當多元，簡要說明如下： 1、排名第一的產業別為「製造業」（manufacturing），占32%。其中最常涉訟的子產業別為「機械設備製造業」（manufacture of machinery and equipment）及「化學製品製造業」（manufacture of chemicals and chemical products）。 2、排名第二的產業別為「批發及零售業；汽機車維修業」（wholesale and retail trade；repair of motor vehicles and motorcycles）占11%。 3、排名第三的產業別為「金融及保險業」（financial and insurance activities）及「專業、科學及技術服務業」（professional, scientific and technical activities），分別占7%。 四、被告提出之抗辯分析 報告中指出，原告提出之營業秘密主張被法院採認的比例僅27%，有約73%的案件法院最終是做出有利於被告的認定。而被告最常提出的抗辯，第一為抗辯原告所主張之系爭資訊是普遍共知（generally known），不具備秘密性；第二為抗辯原告未採取合理保密措施。 最後，報告結論分析歐盟營業秘密判決的三大趨勢，其中一項趨勢指出，營業秘密所有人若要強化契約措施（如保密協議）於訴訟中的證明力，應明確識別與界定系爭營業秘密的範圍。因此，企業應建立營業秘密管理的整體政策（譬如與員工簽訂之勞動契約中，應明確界定其保密義務範圍；員工離職時應落實離職面談，再次提醒員工應遵守的保密義務範圍等），以便於發生爭議時有效主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）