日本內閣於 2026 年 4 月正式通過《個人情報保護法》（下稱「APPI」）修正草案，明確針對「統計資料等之作成」（即以大量資料製作統計資訊與分析傾向、性質之用途）與「AI 模型開發」等情境，局部放寬企業利用個人資料的法定要件 。目前多數討論聚焦於日本政府宣示打造「AI 發展友善環境」的政策立場 ；就企業法務實務而言，本次修法的核心影響在於：在特定條件與目的下，部分資料利用可免除「事前逐一取得同意」（Opt-in）的義務，但同時也大幅強化了風險管理與透明度責任。
這個變革的實務意義在於，企業若能精準掌握「可免除同意」的範圍與邊界，便能在合法前提下，有限度地活化既有資料庫投入 AI 研發；反過來，若誤讀「免同意」為「無條件開放」，則可能因違反風險控管與透明度要求，而面臨加重處罰與監管風險。依目前公開資訊，日本此次修法在資料取得與提供的門檻上給予了一定程度的彈性 ，企業法務的分析重點，應從單純的「前端是否取得同意」，逐步轉向「利用目的與風險控制是否符合法定條件」以及「後端透明度揭露與治理機制」。
隱私保護與 AI 發展的監管平衡
當我們談論 AI 模型訓練時，通常涉及將大量文本、圖片或生物特徵資料輸入系統進行訓練。如果輸入的資料是個人的隱私資訊，就可能會觸及個人資料的「蒐集」與「利用」，因而受到 APPI 的規範。日本 APPI 原本即維持約每三年檢討一次的機制，在最新的修正中，日本政府基於「資料運用制度應有之基本方針」，進一步調整對「統計資料等之作成」與包含於其中的「AI 開發」的規範框架，展現與歐盟 GDPR 不同的監管偏好。
在舊有架構下，企業若將包含特種個人資料（如健康資訊）用於 AI 模型訓練，原則上必須取得資料當事人的事前同意，而在巨量資料情境下，逐一取得同意在商業實務上有極高難度，也被視為 AI 產業發展的阻礙之一。本次修法即在回應「如何在保護隱私與推動 AI 發展之間取得平衡」的訴求。
日本政策選擇在特定條件下放寬個資利用門檻，同時強化主管機關（個人情報保護委員會，PPC）的勸告、命令權限與企業的問責機制，試圖在國際 AI 競賽中取得數據治理與技術發展的並行優勢。這對正在布局日本市場的跨國企業而言，確實開啟新的資料治理與合約設計空間，但整體仍立基於「風險分級」與「用途限定」的框架。
「免事前同意」的法定條件與適用範圍
探討本次修法的鬆綁範圍，必須嚴格依據草案設定的前提。2026 年 APPI 修正草案顯示，企業在處理特定個人資料時，若其利用目的屬於「統計資料等之作成」或「可歸類為統計作成等之 AI 開發」 ，且在整體風險評估上被認定「對個人權利利益侵害風險較低」 ，則在符合一定透明度條件下，可免除事前同意的義務。
由此可見，核心關鍵在於：
- 利用目的是否落在「統計資料等之作成」： 指從大量資訊中提取要素進行分類、比較與解析，產出關於該大量資訊之傾向或性質的資訊，且結果不包含可識別特定個人的資訊 。
- 低風險與透明度： 必須符合主管機關認定的低風險標準 ，且企業必須透過網際網路等方式，持續公告統計作成等的內容與事項 。
外界部分描述認為「高度敏感資料全面解禁」，然而，由草案內容可知，即便是已公開的「特種個人資料」（要配慮個人情報），也僅限於「單純用於統計資料等之作成」時，才可免除本人同意進行取得 ，不過對於因保護生命或提升公眾衛生等公益目的，修法也放寬了「難以取得同意」的要件 。
至於「特定生物特徵個人資料」（特定生體個人情報，如容易被無感蒐集的人臉特徵等 ），走向則完全相反。草案明確規定，針對特定生物特徵個人資料，禁止企業以「退出制」（Opt-out）方式提供給第三方 。企業在處理此類資料時，負有事前通知當事人或使其易於知悉利用目的等事項的義務 ，且當事人得請求停止利用或停止提供第三方 。
因此，「免事前同意」更精確的說法是：在特定條件下，部分「統計資料等之作成」與「可歸類為統計作成等之 AI 開發」用途，可免除事前逐一同意 。但對於生物特徵資料，實務上傾向「風險更高、揭露與控管要求更嚴格」，並明令禁止利用退出制規避同意 。
放寬限制的同時，法規遵循的界線在何處？
我們必須先釐清一個關鍵觀念，免除「事前逐一同意」義務，不等於免除所有合規責任。日本此次修法，一方面在特定用途上放寬前端門檻，另一方面卻大幅強化了事中管理與事後問責機制。
透明度義務是重要的一環。企業若要依據豁免條款進行資料取得或第三方提供，必須透過網路等方式「持續公告」統計作成等相關內容事項 。若變更公告事項，也有相應的規範必須遵守 。
在罰則與問責機制上，草案大幅加重了處罰力道：
- 引進不法利得之裁處（課徵金）： 針對具有經濟誘因、處理大量個資的惡意違規行為，若對個人權利利益造成侵害，主管機關得命其繳納相當於該違規行為所獲財產利益額度的「課徵金」 。
- 加重刑罰與詐欺取得罰則： 針對基於加害目的非法提供個資資料庫，或以詐欺、脅迫手段不當取得個資的行為，明訂相關罰則並提高法定刑 。
另一方面，若發生資料外洩（資料通報義務），經評估若屬「未通知當事人亦無欠缺保護其權利利益之虞」的低風險情況，則可放寬本人通知義務，採取替代防護措施即可 。
企業實務應用與防禦策略
在商務實務場景中，企業欲利用既有客戶資料庫進行 AI 研發時，應優先建立「用途分級＋風險評估」的資料治理架構。企業法務部門應確認擬投入訓練的資料集是否符合下列條件：
- 是否確實屬於法規容許的「統計資料等之作成」或「可歸類為統計作成等之 AI 開發」 。
- 若涉及與第三方進行資料提供與處理，雙方是否已透過書面契約明確約定利用範圍，並落實網路公告義務 。
- 接受委託處理資料的業者，是否嚴格遵守「不得超出委託業務必要範圍」之規定 。
若企業在未取得同意的情況下依修正草案的「例外」進行利用，日後遭遇質疑時，是否有做好以下機制，以證明自己符合法律規範，將成為關鍵：
- 內部法規遵循與評估紀錄： 證明資料處理符合「統計作成」定義，且不涉及特定個人的識別 。
- 透明度揭露： 確保官網隱私政策已依規定持續公告統計作成之內容與目的 。
- 弱勢群體保護： 若涉及未滿 16 歲未成年人的個資，企業應優先考量其最佳利益，並將同意與請求權限轉向法定代理人 。
結語：彈性與邊界必須並重
綜而言之，依據日本 2026 年 APPI 修正草案，日本在個資法框架下，的確為「統計資料等之作成」與「可歸類為統計作成等之 AI 開發」提供了免除事前同意的彈性 。但這並不代表企業可以放寬對敏感個資、生物特徵資料或整體風險管控的責任 。
在企業法務實務上，本次修法的定位應是：在「法定用途（統計作成等）＋透明揭露（網路公告）＋嚴格第三方契約」的框架下，企業享有 AI 研發的資料利用紅利 。同時，企業必須強化內部資料治理，面對違法獲利將面臨高額「課徵金」的風險 ，特別是在處理未成年人資料或生物特徵資訊時，須採取更高標準的保護措施 。
本文係依日本 2026 年 4 月 7 日公布之 APPI 修正案（概要、理由書與法案條文）為基礎，因相關規定仍在國會審議階段，企業在實務上應依未來正式通過條文與施行細則調整合規架構。
