日本知名連鎖旋轉壽司發生營業秘密外洩爭議,顯示企業建立及持續推動內部機密資訊管理制度之重要性

  東京地方檢察廳於2022年10月21日以違反《不正競爭防止法》等為理由,起訴被告「かっぱ寿司」之營運公司「カッパ・クリエイト」公司(下稱Kappa壽司)及其前社長田辺公己(下稱田辺)等。因本案牽涉上市企業的前社長,故引起日本社會極大關注,東京地方法院已於2022年12月22日召開首次審理庭。

  本案被告田辺在1998年加入「はま寿司(下稱Hama壽司)」之母公司,並於2014年到2017年間擔任Hama壽司董事;嗣後在2020年11月時,轉職至Kappa壽司。雖然田辺在離職時已簽署保密協議,但在離職前後數月間,持續透過不正當方式,取得Hama壽司之食材成本及其供應商等資訊,同時更指示仍任職於Kappa壽司之部屬製作Kappa壽司與Hama壽司之成本對照表,並以郵件方式提供被告,被告再於Kappa壽司內部使用。

  雖然Kappa壽司嗣後發表公開聲明,強調並無跡象顯示該公司曾依據相關成本對照表,進行開發新產品或更換批發商等措施,但田辺在審理庭上,已承認指控,而且在被捕時,曾坦言行為動機為希望提高業績。

  對於本案,有日本輿論指出海外因應人員轉職較頻繁,對於機密資訊之管理,通常訂有較嚴格的規定,惟日本目前欠缺相關觀念;亦有論者認為因為必須符合營業秘密之法定要件,始受《不正競爭防止法》之保護,故強調機密管理對於保護商業秘密及針對機密外洩之法律救濟的重要性。從本案觀之,任何產業類型的企業都可能會有屬於營業秘密的資訊,為維護企業的商業競爭力,避免因營業秘密外洩影響公司營運,企業應建立及持續推動內部機密資訊管理制度,並因應社會與管理環境變化等,精進管理模式。同時應定期進行教育訓練,提高人員的機密保護意識,強化營業秘密外洩事件發生時的舉證,以有效的主張權利。

  本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

相關連結
你可能會想參加
※ 日本知名連鎖旋轉壽司發生營業秘密外洩爭議,顯示企業建立及持續推動內部機密資訊管理制度之重要性, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8925&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/05)
引註此篇文章
你可能還會想看
澳洲發佈《直接行動計畫》以因應氣候變遷

FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫

  美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。   2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。   根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。

GDPR跨國執法新程序帶來的變革

GDPR跨國執法新程序帶來的變革 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月10日 隨著2025年12月12日歐盟官方公報(Official Journal, OJ)正式發布《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)跨境執法補充程序規則[1](Regulation (EU) 2025/2518),表彰歐盟立法者在協調GDPR跨境執法邁出關鍵的一步。新規則規範各成員國個資監管機關(Supervisory Authorities, SAs)於執行跨境GDPR投訴與進行案件調查的應遵守程序規則。 壹、立法背景 個資監管機關在其成員領土範圍享有管轄權,惟控制者或處理者於多成員國設立據點或處理資料時,各監管機關必須合作並共享決策,此種方式稱為一站式機制(one-stop-shop mechanism)。營運者主要據點的個資監管機關應負責協調監督任務,該主責之個資監管機關稱為主導監督機關(Lead Supervisory Authority, LSA),與此相對的個資監管機關被稱為相關監督機關(Supervisory Authorities Concerned, CSA),兩者需合作過程中交換相關資訊。此種合作模式偏向分散式執法,而導致個人救濟的遲延、如企業主要據點變更須移轉SA管轄權導致執法程序延宕等諸多功能性缺陷,減損GDPR希望達到的執法一致性[2]。 於此背景下,歐盟執委會(European Commission)便提出了一項補充性規則提案[3],企圖提高各盟成員個資監管機關跨境執法效率與一致性。這項提案於2025年6月16日達成協議[4],於2025年10月21日由歐盟議會(European Parliament)宣布通過最終文本,並後續於同年11月17日由歐盟理事會(Council of the European)正式宣布通過,於同年12月12日正式發布於歐盟官方公報(Official Journal, OJ)。 貳、重點概覽 一、 統一的申訴規則 新補充規範適用之前提涉及跨境執法,其具體適用範圍主要有兩類,其一是基於申訴之調查(complaint-based);第二類是基於職權之調查(ex officio)。此外,涉及跨境處理之案件進行申訴處理與調查,亦包括判定該案件是否屬於跨境處理。 新補充規則進一步調整以往各國不協調的申訴受理標準,建構統一的跨國申訴受理標準。依據新補充規則,提起跨境資料處理的申訴案件,應包含: 1.申訴人之姓名與聯絡資訊; 2.有助於識別被申訴對象(資料控制者或處理者)的資訊; 3.涉及違反GDPR行為之描述。 除前述資訊外,不得要求提供其他額外資訊作為其可受理之要件。監管機關應於2周內評估申訴是否可受理,受理申訴之個資監管機關如認定該申訴未包含前述資訊,應於收到該申訴之兩週內,宣告其為不可受理,並將其理由告知申訴人。 二、程序保障-意見陳述與行政檔案的資訊近用 對於受調查的組織,新補充規則提供相對應的程序保障,以確保個資監管機關做出最終決定前,組織能有意見陳述的機會,也就是意見陳述權(The right to be heard)。 當主導監督機關(Lead Supervisory Authority, LSA)初步認為存在違反GDPR的行為時,必須先擬定「初步調查結果」(preliminary findings)給受調查組織。該初步調查結果必須包含事實、證據和法律評估,以及擬採取的糾正措施(例如罰款)。 初步調查結果通知後,受調查的組織有少至三週時間,至多有六週時間以書面回應或申請聽證。 陳述意見權的配套是對行政檔案之近用權,被調查當事人與申訴人均有權近用行政檔案,但須排除: 1.監管機關內部資訊; 2.商業機密或其他機密資訊。 三、提升案件決策效率的機制 目前對GDPR執法的常見批評之一是決策速度緩慢。新補充規引入較嚴格的決策期限限制和提高效率的機制。 (一) 決策期限 原則上,主導監管機關應於其管轄權獲確認之日起十五個月內提出決定草案;該期間僅得於例外情形下延長一次。 (二) 早期解決程序 引入一套機制來快速處理申訴。如果GDPR違法行為已得到糾正,且投申訴不成立,在申訴人不提出異議的情況下,個資監管機構得逕行結案。 (三) 簡化合作程序 對於「情節明確、無合理疑義」之案件,個資監管機關得選擇採行簡化之合作程序,以避免行政官僚程序所造成之延宕。 參、結語 跨境執法補充程序規則,旨在解決過去跨境個資案件中程序延宕、不一致等長期性問題。具體而言,其措施包含進一步細化申訴可受理標準、明確化調查程序的陳述意見權、行政檔案近用與商業機密保護並提高決策效率。 這套補充規則透過更詳細的規範,補足既有一站式機制的不足,有機會使跨境資料處理申訴案件能更有效率且同時以兼顧透明度與正當程序之方式獲得解決。 [1] Regulation (EU) 2025/2518, O.J. L, 2025/2518, 12.12.2025, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=OJ:L_202502518 [2] European Parliament [EP], Newly proposed GDPR procedural rules: Improving efficiency and consistency 4(2024). [3] COM(2023)0348 – C9-0231/2023 – 2023/0202(COD). [4] European Council [EC], Data protection: Council and European Parliament reach deal to make cross-border GDPR enforcement work better for citizens, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2025/06/16/data-protection-council-and-european-parliament-reach-deal-to-make-cross-border-gdpr-enforcement-work-better-for-citizens/ (last visited Dec.8, 2025)

南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引

南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。

TOP