二、 文獻回顧
3.2 質性訪談結果整理
3.2.1 判決可預測性之概念內涵
3.2.1.1 兼含程序與實體之預測
在判決可預測性之概念內涵上，主要是對於判決勝敗結果之預測。倘對於「可預測 性」為更細緻要求時，則尚應延伸到對於「程序進行」之預測。而對於判決實體之預測，
則又包括對於法官對於不同爭點之「判決理由」預測，對於「勝訴可能性」之預測，以 及對於「損害賠償金額」之預測。綜合以上，判決可預測性之概念同時包含對程序與實 體之預測。
“Q：…您是否認同判決可預測性的定義是代表對於判決勝敗結果、判決理由、
損害賠償金額還有損害事實認定的預測？
38 總共整理成編號 L1~L10 之受訪者訪談資料。
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A：就如果這只是個定義問題，看起來差不多也就是這樣子。”39
“如果說看法律上面的判決結果跟，跟實務上當事人重視的判決結果這兩個是 否是一致的喔，是看主文，這是看主文，所以從這個角度來看判決的可預測性，他 代表的是主文的可預測性。”40
“智財法院的這個可預測性應該是有三個面向啦，一個就是對於這個結果的可 預測性，但是我覺得對於結果的可預測性，應該是指對於「勝訴可能性」的預測，
就是他不是一個勝敗結果而是percentage（百分比）的預測，你說預測你會勝算的 percentage有多少，這種是有預測的，第二個是對於損害賠償的預測，那第三個是對 於這個承審的法官或者是，對於特定問題代表的意義、他的想法的可預測性吧，就 是從他問的問題當中，去了解這問題對他來講，他到底想要問甚麼，或是說他背後 在考慮哪些證據，對這個議題有哪些想法…”41
“當然除了這些之外啦（按：指判決結果之預測），那還有是那個，程序的預 測啦，什麼意思呢？也就是說，我今天到法院之後，我必須要能夠知道說，現在要 做的是什麼事情，…是要先看專利是否得撤銷的原因，或者是先去判斷有沒有侵權 還是在判斷專利有撤銷的時候，你順便就是專利侵權一起看，每個法官作法就不太 一樣，可預測性也應該要包括說，其實程序也有可預測性。”42
“對於一些程序上的指揮的強度，他希望程序怎麼進行，這部分也可以預測。”43
3.2.1.2 預測係於動態過程中形成
對於判決結果之預測，係於動態過程中逐漸形成，透過在案件審理中與法官以及對 造律師之接觸，包括：法官的調查訊問、對造律師之攻防等，基於過去經驗累積與專業 判斷，因而對於判決結果做出預測判斷。亦有律師認為，可預測性之高低很重要的原因 取決於律師的敏感度，如果律師對於案件夠了解，而且具有夠高的敏感度，在動態過程 中同樣的蛛絲馬跡，對較有經驗、較敏感的律師而言較能預測判決走向。
39 編號 L5、l6 受訪者訪談資料。
40 編號 L10 受訪者訪談資料。
41 編號 L9 受訪者訪談資料。
42 編號 L3 受訪者訪談資料。
43 編號 L5、L6 受訪者訪談資料。
“法官在審理過程中表示的意見，綜合這些你可以去預測，因為你一定要有依 據嘛，你依據兩邊越辯，你就知道越怎麼樣，經過這些程序以後，你可以對結果做 一些預測，而且結果跟預測差不多。”44
“但是這個就是一個，做為一個訴訟律師他的嗅覺啦~就是在整個開庭過程中，
如果你每庭都有去參與的話，其實你知道法官在問什麼，法官在講什麼，他的問題 會把你打到哪一個地方去，大概你就會清楚說...這個案子走向會怎麼樣。”45
“我怎麼預測他，其實我也不知道他最後答案是甚麼，他在想要寫判決的時候 還在搖擺，我們能夠做的是說，敏感的去看出來他問每一個問題背後的想法，比如 說提到某個問題的時候他有沒有echo，還是他有沒有繼續追問下去，還是說他對這 個看法是甚麼，或者是說他表情是怎麼樣，而那那個其實是每一個人敏不敏感的問 題喔…”46
3.2.1.3 判決預測之基準時點
由於對於判決結果之預測是一種動態過程，隨著訴訟之進行而逐漸形成，故判決結 果之可預測性，應該以言詞辯論終結時為基準時點。於言詞辯論終結時，各種憑以預測 判決結果之媒介，包括：法官之調查訊問及對造之攻防，均已經確定，此時對於判決結 果如能正確預測，就可以認為判決具有可預測性。反之，僅在訴訟開始，尚未完全接觸 法官、對造之前，縱尚不能預測或預測失準，尚不能據以認為判決不具可預測性。
“我們其實就是在整個訴訟進行的過程中到言詞辯論終結前，百分之八十的案 子大概可以預測到勝負，所以，就是在言詞辯論終結的那個MOMENT大概就會知 道。”47
3.2.1.4 判決可預測性之虛與實
雖然在邏輯理論上，可以認為判決可預測性包括程序與實體。其中實體又包括損害 賠償額與理由之預測，但在現實上，僅有勝敗結果較能夠預測，同時也是律師最為重視
44 編號 L1 受訪者訪談資料。
45 編號 L4 受訪者訪談資料。
46 編號 L9 受訪者訪談資料。
47 編號 L4 受訪者訪談資料。
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的。至於判決理由，在專利案件中，通常相對容易預測，但仍然有預測外的情形產生。
亦有律師指出，對於損害賠償的預測，應該再乘上對「勝訴可能性」的預測百分比，才 能得到所謂的損害賠償之預測值；也因此，損害賠償往往是最不容易預測的一個部分。
此外，由於目前智慧財產法院之實務運行，原告勝訴之比率較低，根據智慧財產法院統 計48顯示，97 年 7 月至 99 年 6 月，第一審專利民事件之勝訴率僅為 4.44%。已經不容 易勝訴，更遑論損害賠償之問題。故損害賠償之預測似僅處於理論階段。
“對我們來說，其實結果應該是最重要想要預測的事情。”49
“如果照我的看法，我會是只能說大概只有對勝敗比較有辦法。”50
“Q：所以判決理由超出兩造辯論之外是很少發生的？
A：對，幾乎不可能，特別是專利。”51
“針對平常所謂的損害賠償金額的預測，那前提當然是要有調查證據背景之下，
然後你就預測他的的主張以及那個損害賠償可能的金額，但是這一塊要再乘上他的 勝訴可能性的預測 percentage，這樣乘出來的結果，才對於損害賠償金額的可預測 性”
“因為損害賠償，不曉得你有沒有看過最近的統計,在台灣智財案件專利訴訟原 告勝訴率很低啊...所以根本是不用討論到這塊，所以原告可以預測到贏就不簡單了 啦，不會再去預測到能夠判多少錢。”52
48 請參見周慶成、王淑琳，「智慧財產法院成立兩年以來受理各類案件審理績效指標及相關訴訟新制之審 理實務操作狀況分析」，99 年司法統計專題分析，頁 38，（2010）。
49 編號 L5、L6 受訪者訪談資料。
50 編號 L4 受訪者訪談資料。
51 編號 L1 受訪者訪談資料。
52 編號 L4 受訪者訪談資料。