①大腸がんに関する社会・環境指標の整備 公的調査などのデータの地理情報を用いて、小地域単位の地理的困窮度（area deprivation index: ADI）、都市化指標、歩きやすさ（ウォーカビリティ）、公園・緑地アクセス、ソーシャルキャピタル、喫煙・飲酒環境、医療アクセスなどを算出する。 ②個人・社会・環境要因の大腸がん罹患への寄与の定量化と層別因子の抽出 JPHC-NEXT（7県・11.5万人）のベースライン調査、5年後フォローアップ調査、および全国がん登録罹患情報の個人データに、対象者住所に基づいて①の社会・環境指標を組み合せ、媒介分析などを用いて個人・社会・環境要因のそれぞれが大腸がん罹患、診断時ステージに及ぼす直接的・間接的影響を定量化する。同様の分析をよこはま健康研究（1市・9千人）でも行い、都市部での妥当性を検証する。 LIFE Study（30自治体・283万人）で5年以上の対象期間があるデータから後ろ向きコホートを定義し、対象者住所（小学校区等）に基づいて①の社会・環境指標を組み合せ、媒介分析などを用いて個人・社会・環境要因のそれぞれが大腸がん罹患、診断時ステージに及ぼす直接的・間接的影響を定量化する。 ③個人・社会・環境要因を包含した大腸がんリスク予測モデルの構築 ②で定量化した個人・社会・環境因子の大腸がんリスクから、JPHC-NEXT（+よこはま健康研究）、LIFE Studyそれぞれについて、リスク因子をインプット、大腸がん罹患確率をアウトプットとしてリスク予測モデルを構築する。さらに、改変可能因子によるリスク低減をモデル化し、リスク層別のアルゴリズムを作成する。それらの結果から、自治体で定常的に計測可能な因子のみに集約したリスク予測モデルと層別アルゴリズムを構築する。