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Policy research to formulate project methodologies for carbon credits with direct air carbon capture & utilization (DACCU) technologies

直接空気回収・利用（DACCU）技術を用いた炭素クレジットのプロジェクト方法論策定のための政策研究 (AI 翻訳)

Sangjin Oh, Chaewoon Oh, Mina Lee, Sangyung Lee

Journal of Climate Change Research📚 査読済 / ジャーナル2026-04-30#CCUS
DOI: 10.15531/ksccr.2026.17.2.429
原典: https://doi.org/10.15531/ksccr.2026.17.2.429

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本稿は、直接空気回収・利用（DACCU）技術による炭素クレジットのプロジェクト方法論策定を目的とした政策研究である。DACCUは新興のカーボン除去技術であり、既存のクレジット制度に適合する方法論が不足している。論文は、検証可能性、追加性、ベースライン設定などの要件を整理し、政策提言を行う。

English

This policy research aims to formulate project methodologies for carbon credits generated by Direct Air Carbon Capture and Utilization (DACCU) technologies. It addresses the lack of established methodologies for this emerging carbon removal approach, focusing on verification, additionality, and baseline setting. The paper provides policy recommendations for integrating DACCU into carbon credit systems.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本ではJ-クレジット制度等の国内カーボンクレジット制度の拡充が進む中、DACCUのような新技術の方法論確立は喫緊の課題である。本稿の分析は、日本のGX政策におけるカーボンクレジット制度設計に直接的な示唆を与える。

In the global GX context

With the growth of carbon markets under Article 6 and voluntary standards, standardized methodologies for carbon removal technologies like DACCU are critical. This research offers a policy framework that can inform global carbon credit schemes and support the scaling of negative emissions technologies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in carbon removal and climate policy can leverage the methodological framework for further empirical studies on DACCU credit integrity.

🏢実務担当者:Companies developing DACCU projects can use the proposed methodologies to design verifiable carbon credits for market participation.

🏛政策担当者:Policymakers and carbon credit standard setters can adopt the framework to integrate DACCU into existing or new crediting mechanisms.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。