日本公平交易委員會公布資料市場競爭政策檢討會報告書，提出建構資料市場公平競爭環境之政策建議
日本公平交易委員會（公正取引委員会）於2021年6月25日發布關於資料市場競爭政策檢討會（データ市場に係る競争政策に関する検討会）報告書。所謂資料市場，不僅指資料從產出、蒐集、整理儲存（蓄積）、加工、分析到利用等各階段的交易，尚包含向終端使用者提供相關商品或服務。其類型包含企業經營所產出的「產業資料」（産業データ），以及與個人相關的「個人資料」（personal data，原文為パーソナルデータ）。近年來，數位平台型業者參與資料市場、活用資料經營相關商業活動的情形漸增。同時，資料不同於傳統交易客體，具備以下特徵：（1）技術上容易複製；（2）無法建立排他性佔有；（3）需透過累積與解析方能創造其價值；（4）可藉由累積使用資料持續優化產品機能。而累積大量資料的數位平台業者，亦可能藉此形成獨占、寡占、排除其他競爭者等。
基此，本報告書針對此一競爭秩序現況，提出以下建議：
- 建構鼓勵新業者加入資料市場的機制：應充分考量各潛在參與者之需求，同時留意利用資料之事業退出市場經營時，不應對使用該事業服務的個人造成不利益。
- 針對產出資料之行為建立獎勵機制，同時促進業界自由且易於取用資料。
- 區分各企業經營共通事項之協調領域、以及企業間各自專業化經營之競爭領域。就前者提供共通性指引與開放行政保有資料供利用，對後者則須管制妨害公平競爭之行為。
- 確保資料可攜性，與不同系統間的互通性（interoperability，原文為インターオペラビリティ），讓使用者容易轉換其所利用的平台服務。
- 優化關於個資利用的說明義務內容，尤其針對平台在不知情下蒐集資料的情形，應額外規範業者採取相應配套措施，避免造成當事人不利益。
- 就數位平台形成的市場寡占與資料獨占蒐集問題，可考量採取令其他業者能公平取用資料之措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
〈「データ市場に係る競争政策に関する検討会」報告書について〉，日本公平交易委員會，https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2021/jun/210625_data.html （最後瀏覽日：2021/10/05）。
〈データ市場に係る競争政策に関する検討会報告書〉，日本公平交易委員會，https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2021/jun/210625_report.pdf （最後瀏覽日：2021/10/05）。
許祐寧，〈美國眾議院發布反壟斷五大法案，恢復數位市場競爭並防堵科技平台壟斷〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8725 （最後瀏覽日：2021/10/05）。
劉書妤，〈日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）》之綱要草案徵求意見〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8719 （最後瀏覽日：2021/10/05）。
澳洲於去（2012）年通過「智慧財產權法修正案」 （Intellectual Property Laws Amendment Act 2012），主要修正條文已於今（2013）年4月15日起正式施行。此次的修法大幅度提高了可專利性的審查標準，為澳洲專利制度帶來重大變革。新法適用於2013年4月15日以後提出實體審查申請之專利申請案，在新法施行後專利申請案將受到更嚴格的審查。 重要修正如下： ‧新法去除了舊專利法關於先前技術的地理區域範圍的限制。將其他各國的先前技術也一併納入考量，規範較舊法更為國際化。 ‧新法只要求所屬技術領域具有通常知識者「可能了解」且「技術相關」即可，放寬了用來判斷進步性根據之先前技術標準，使得符合進步性的要求較舊法為提高。 ‧新專利法要求專利說明書需揭露系爭發明特定的（specific）、主要的（substantial）、可信的（credible）用途，以滿足實用性的要件。此外，專利說明書上之描述必須清楚且完整，使所屬技術領域中具有通常知識者得以了解文件內容並可據以實施， ‧新法對於可專利性的認定改採「概然性權衡」（balance of probabilities）標準，亦即若專利審查員認為，未來在進行專利有效性審理，法院有超過50%的機率認定系爭發明不具可專利性時，審查委員即得駁回該申請案。 ‧增加了修正專利說明書時禁止加入新事項的限制規定，對於專利的申請益趨嚴格。 此次修法是澳洲專利制度近20年以來的最大變革，經過此次修正可預見未來申請取得澳洲專利的難度將大幅提升。更值得注意的是，由此次修正，可發現澳洲專利制度已向大多數國家的規範靠攏，使得澳洲專利法與國際間其他國家如美國、歐盟等國家的規定更為協調一致。
日本內閣府召集研究小組 解決因AI帶來之智財問題日本內閣府組成「AI時代的智慧財產權研討小組」，由東京大學副校長渡邊敏也作為主席於今（2023）年10月4日召開首次會議，為討論生成式AI（人工智慧）發展帶來的智慧財產權問題。討論主題包括法規範現況、在人類參與有限的情況下由生成式AI所產出之發明是否可以申請專利等，目標於年底前彙整、蒐集企業經營者待解決議題。亦將從其他法律的角度進行討論，例如：AI模仿商品形態是否亦受到日本《不正競爭防止法》之拘束；AI與專利之間的關係，依據日本《專利法》，專利權目前僅授予個人參與創造過程的發明，隨著AI技術的發展，預計會出現難以做出決策的情況，將討論諸如取得專利所須的人類參與程度等問題；以及擁有大量資料的權利持有者向AI開發者提供有償資料的優缺點。與會專家表示，希冀看到從鼓勵利用AI進行新創作和發明之角度出發。日本文化廳和其他相關組織亦同步討論AI生成的作品，若與現有之受著作權保護的作品相似時是否會侵害著作權之議題。 日本內閣府早先於今年5月公布「AI相關論點之初步整理」（AIに関する暫定的な論点整理），我國行政院於今年8月31日正式揭示國科會擬定之「行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引」草案，我國經濟部智慧局亦規劃研擬就AI生成物是否享有著作權或專利權、訓練資料合理使用範圍、企業強化營業秘密保護等3大面向建立AI指引，國內外AI相關指引議題均值得持續追蹤瞭解。另，企業無論是擔憂AI技術成果外洩、不慎侵害他人智財權或智財成果被生成式AI侵害之虞等，因應數位化趨勢與數位證據保全而應強化相關管理措施，資策會科法所發布之《營業秘密保護管理規範》、《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》協助企業檢視自身管理措施之符合性並促進有效的落實管理。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
歐盟執委會公佈2016年歐洲數位進度報告歐盟執委會(The European Commission)於05月23日釋出一份關於歐洲數位化進展的報告。 歐洲數位進度報告(Europe's Digital Progress Report ,EDPR)首先以2016年02月公佈的「數位經濟社會指標」(Digital Economy and Society Index ,DESI) 為基礎，分析歐盟會員國的數位發展情況。數位公共服務（Digital Public Services）方面，報告指出， 當前各國政府數位化服務越來越複雜，歐盟現在的挑戰是要讓52％目前還偏好實體互動的民眾進入數位世界。此外，這份報告也提出一些歐盟會員國中數位公共服務還不錯的進度，像是義大利跟匈牙利的eID，奧地利的OpenData，比利時跟羅馬尼亞的協同電子政府 （collaborative eGovernment），以及斯洛伐克電子政府的雲端方案等。 其次，歐盟執委會調查了各國的數位改革方案實施情況，並公佈歐盟會員國與世界上其他15個國家的「數位表現國際指標」完整報告 (full report on a new international index, iDESI)，「數位表現指標」指的是連結性（connectivity）、數位能力（ digital skills）、網路使用（use of Internet）、企業數位科技整合( Integration of Digital Technology by businesses)，以及數位公共服務(Digital Public Services)。這份數據顯示，歐盟領先國(瑞典、丹麥以及芬蘭)在國際上也是處於領先地位，緊接在韓國以及美國之後，但其他歐盟會員國仍有很長一段路要追趕。 最後，歐盟執委會同時發布了「歐洲電子通訊量表研究」( Eurobarometer study on e-communications)，這份研究發現使用網路通訊的歐洲民眾逐漸增多，且行動網路普及率大幅增加。 歐盟官方表示，未來將會根據這幾份調查報告提出具體建議，盼能改善多數會員國的數位表現並有益於其經濟與社會，持續朝創造歐盟「數位單一市場」(Digital Single Market)的目標邁進。
日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。 新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。