歐盟智慧財產局公布2020年智財侵權狀況報告
歐盟智慧財產局（European Union Intellectual Property Office）於今（2020）年第三季公布最新智財侵權狀況報告，研究報告為其智庫「歐盟智慧財產權侵權觀察平台（The European Union Observatory on Infringements of Intellectual Property Rights）」所執行，並結合經濟合作暨發展組織（Organization for Economic Cooperation and Development）之數據資料，每年以不同主題呈現當年世界智財侵權狀況。今年以「智財權為何重要、智財侵權與打擊仿冒之戰爭」為主題，重點如下：
- 智財密集產業對歐盟經濟貢獻占整體GDP的45%、就業人數占歐盟就業人口的29%、出口貨物量占96%。
- 企業對智財的重視比例增高，重視智財的企業雇員平均收入較不重視智財權者高出32%；運用智財於營運策略的中小企業成長潛力高於無智財權者，如依權利運用類型區分，其成長率分別是10%（商標）、16%（商標結合專利）、27%（商標與設計權），以及33%（三種權利組合）。
- 全球仿冒品占其貿易總量約3.3%，市值高達1,210億歐元。
- 除日常藥品，抗生素、癌症或心臟疾病藥物仿冒情形均趨於嚴重；2019年爆發新冠肺炎後，偽造商更是將仿冒移轉至檢測試劑與個人防護用品。
尤其進入AI與5G時代後，智財密集產業對世界經濟貢獻度可望逐年上升，但侵權狀況恐怕亦同，咎因於該產業之興盛與背後龐大的潛在利益。因此持續推動建立企業的智財意識與防護能力，有其必要性，以助於提升產業發展潛力與整體營運獲利。
- 2020 Status Reports on IPR Infringement: why IP rights are important, IPR infringement and the fight against counterfeiting and piracy
- 2019 Status Report on IPR infringement: the importance of intellectual property rights, the infringement of intellectual property rights and the actions taken to combat it
- 2018 Synthesis Report on IPR Infringement
李莉娟
副法律研究員 編譯整理
2020 Status Reports on IPR Infringement: why IP rights are important, IPR infringement and the fight against counterfeiting and piracy,June,2020.https://euipo.europa.eu/ohimportal/web/observatory/status-reports-on-ip-infringement#Status_Report_2020 (last visited Aug31,2020)
1. 李莉娟，〈歐盟智財侵權觀察平台之介紹及其對企業之協助〉，《科技法律透析》，第32卷第04期，頁53（2020）。
2. Council Regulation386/2012,( L 129/1)（2012）。
3. 2019 Status Report on IPR infringement: the importance of intellectual property rights, the infringement of intellectual property rights and the actions taken to combat it, June,2019. https://euipo.europa.eu/ohimportal/web/observatory/status-reports-on-ip-infringement#Status_Report_2020 (last visited Sep1,2020)
4. 2018 Synthesis Report on IPR Infringement, June,2018. https://euipo.europa.eu/ohimportal/web/observatory/status-reports-on-ip-infringement#Status_Report_2020 (last visited Sep1,2020)
日本智慧財產推進計畫2015分析（下） 資策會科技法律研究所 法律研究員 蘇彥彰 104年10月28日 日本智慧財產戰略本部於今年6月19日所公布的「智慧財產推進計畫2015」[1]，係以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨，並以少子高齡化與地方經濟衰退、智財糾紛處理機制的使用狀況和便利性、以及內容產業海外拓展的潛力及對智財戰略之重要性為背景，提出三項核心議題並分別剖析其現狀課題及主管部會應努力之方向，本文以下針對第三項議題「推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展」介紹如下： 三、推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展 （一）現狀與課題 動畫、漫畫、電影、音樂、遊戲、電視節目等內容產業的海外發展，不僅可以增加內容產業本身的海外銷售數字，同時可以藉由吸引更多日本內容產業迷群（ファン），活用內容產業所形塑之整體風格及日本國家形象，透過拓展其他各類業種的海外市場並提升訪日觀光客的數量等，期待內容產業帶動經濟及文化間的相乘效果。然而今年度推進計畫中亦指出，目前日本的內容產品海外銷售市場規模並未十分穩固，即使是與日本文化、經濟關係較深厚的亞洲諸國，除了動漫畫等部分領域外，市場調查的結果都落於歐美、韓國之後。 遊戲產業方面，雖然和其他日本內容產業相比有較大的海外市場規模，但以全球高達數兆日幣的遊戲市場而言，仍然持續面臨中國、美國等之激烈競爭，市場地位尚未見穩固；從另一個角度觀察，日本國內內容產業規模雖然近年來未見成長，仍具備每年12兆日幣的水準[2]，相比之下目前日本內容產業的海外收入及輸出額均屬微小，應可認為尚有充分的成長空間。 （二）今後施政方向 日本智財戰略本部為求能使內容產業（特別是影視產業）更進一步打入海外市場，提高影響力並帶動周邊產業及觀光人數之提升，提出以下施策方向供主管部會遵循； 1、「配合海外當地市場喜好進行內容產品的製作」：與當地的文化、需求結合，製作使海外市場容易接受的數位內容，例如與熟知當地需求的在地電視台等進行合作，從製作階段就先行瞭解海外市場的視聽型態與動向，而對於目前已既存的電視、電影、音樂、動畫、遊戲等內容產品，則持續透過翻譯、配音、字幕製作等方式進行在地化，針對電視節目於海外其他國家播送所牽涉到的相關法律上權利處理，也需要提出更加迅速而有效率的對應作法； 2、「內容產業海外市場的持續拓展」：由於各地海外市場與日本間的物價差別，內容產品若透過單純的銷售方式不易取得滿意的銷售成績，有必要持續與熟知當地宣傳模式的業者建立合作關係，透過廣電頻道和現場活動的辦理，持續進行市場的拓展並增加曝光度； 3、「內容產業與相關產業間的合作」：目前透過J-LOP（「ジャパン・コンテンツ ローカライズ＆プロモーション支援助成金」）[3]支援辦理的海外市場宣傳活動多為單次性而缺乏整體規劃，必須透過各同類、異類產業間的合作，提出能吸引更高注目度的宣傳手法並促成彼此間的相乘效果。 （三）小結 近年來文化創意產業的成長力受到各界廣泛的矚目，而為開拓文創市場商機，政府除陸續舉辦國際級文創產業博覽會外，並且協助業者參與各種國際型會展活動以進行國際拓展，包括「文化創意產業國際拓展計畫」及「國際及兩岸文化創意產業組織搭橋計畫」等，均有效深化與國際通路間合作關係，後續採購金額均達數億元[4]。 然而若從內外銷角度來看，我國文化創意產業營業額主要仍來自於內銷收入，以2013年為例，內銷收入占總營業額的90.8%，較2012年增加1.16%，近六年之內銷收入更持續呈現擴大趨勢，2013年之成長率達4.14%[5]，顯見我國文創產業仍高度偏重內銷，外銷市場不僅嚴重偏低且呈下滑走勢。 我國文創產業政府及民間業者多年努力下雖已逐漸成熟茁壯，但眼前仍需主管機關在產業發展上提出相關獎勵措施和補助辦法，掃除不利文創出口外銷的障礙，並協助業者大力開拓海外市場以改變目前高度仰賴內銷市場之情況。就此，前揭日本智財推進計畫中所提出現況檢討和施政方針作法，應可作為我國之借鏡和參考。 四、結語 日本自2003年7月由「智慧財產戰略本部」[6]發布第一份「關於智慧財產創造、保護、活用推進計畫」[7]後，每年均依智慧財產基本法第23條[8]之規定就計畫內容進行檢討與更新，而今年度的「智慧財產推進計畫2015」除仍以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨外，日本內閣總理大臣安倍晉三並於今年4月14日主持智慧財產戰略本部會議時明確指出[9]，包括各先進國及新興國家在內，就智財領域的競爭正日漸增強，日本為強化國際競爭力，有必要持續進行智財戰略構策，將日本高度的技術實力和豐富的文化資產進行結合以開創新的商業契機。 我國行政院於2012年核定通過「智財戰略綱領」[10]，期望透過經濟部、文化部、農委會及科技部規劃與推動六項行動計畫，積極引領產學研各界提升智財創造的品質，其中「戰略重點2：強化文化內容利用」項下「強化流通運用及防止非法利用」、「戰略重點4：活化流通學界智財」項下「提高學界成果產業化環境」及「戰略重點5：落實智財流通及保護體制」項下「強化智財訴訟支援與因應能力」、「佈建具多元彈性及戰略性的智財營運組織」等宗旨及內容，均與前述日本之「推動地方智財的活用」、「活化智財紛爭處理機制」、「推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展」三項核心議題相仿，其規劃方向和政策內容可供主管機關分析研究之。 [1] 〈知的財産推進計画2015〉，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20150619.pdf（最後瀏覽日：2015/08/14） [2] 経済産業省，〈コンテンツ産業の現状と今後の発展の方向性〉，頁2（2015）http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/contents/downloadfiles/1507shokanjiko.pdf（最後瀏覽日：2015/10/16） [3] 全名為「日本內容產業在地化和行銷協力輔導金」，總額約155億日幣，申請期間自2013年3月19日起自2015年2月28日止，是日本為求內容產業的海外拓展，針對「在地化」和「行銷」進行協助，透過對海外傳播日本內容產品提供輔導，以創造「哈日風潮」、促進觀光並擴大相關產業的海外市場為目的的輔導金，詳情可參http://j-lop.jp/about/（最後瀏覽日：2015/08/13） [4] 文化部，〈2014臺灣文化創意產業發展年報〉，頁30（2014）。 [5] 同前註，頁17。 [6] 日本「知的財産戦略本部」網站，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/（最後瀏覽日：2015/08/14）。 [7] 《知的財産の創造、保護及び活用に関する推進計画》，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/030708f.html（最後瀏覽日：2015/08/14）。 [8] 知的財産基本法（平成十四年十二月四日法律第百二十二号）第二十三条：「知的財産戦略本部は、この章の定めるところにより、知的財産の創造、保護及び活用に関する推進計画（以下「推進計画」という。）を作成しなければならない。……」 [9] 〈安倍総理の御発言（知的財産戦略本部）【平成27年4月1 4日】〉，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2015/dai11/sankou1.pdf（最後瀏覽日：2015/10/28） [10] 〈智財戰略綱領〉，經濟部技術處，https://www.moea.gov.tw/MNS/doit/content/Content.aspx?menu_id=13453（最後瀏覽日：2015/10/29）
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本國土交通省航空局公布日本無人機飛行安全指引日本國土交通省航空局於2017年9月12日公布修正版日本無人機飛行安全指引（「無人航空機（ドローン、ラジコン機等）の安全な飛行のためのガイドライン」を改定しました），乃依據修正之航空法規定（平成27年法律第67號）制訂無人機飛行之相關基本規則。 定義所謂無人機乃指非人搭乘，透過遠距遙控或自動駕駛而飛行之飛機、旋翼飛機、滑翔機及飛艇。而無人機禁止飛行在150公尺以上高空，不得在航空站周邊空域（包含進入），以禁止在人口集中地區之上空（150公尺以下）。 除經國土交通省同意之例外規則外，無人機之飛行必須在日出後日沒前，且需在直接肉眼目視範圍內之監視下，與第三人或他人建築物、車輛等物體應距離30公尺以上，並不得在祭拜或假日等人群聚集之場所上空飛行，也不得輸送爆裂物等危險物品，亦不得從無人機上投擲物品。另外應注意事項，例如飛行場所除了航空站周邊外，直升機等降落可能之場所、迫降場所、高速公路或高速鐵路等、鐵路周邊或車道周邊等、高壓電線、變電所、電波塔及無線電設施等附近應注意飛行安全。 於飛行之際，不得飲酒等造成不當操作，飛行前應注意天氣狀況、飛機無損害或故障、電池燃料充足等，並確保周邊無障礙物，並應迴避與飛機或無人飛機之衝突。平時應保持無人機之狀況良好，且維持日常操作良好技能，並鼓勵投保人身或財產保險。