(57)【要約】【課題】  低侵襲かつ簡便に対象者の個体情報を判定するための個体情報判定方法、個体情報プログラム及び個体情報判定装置を提供すること。【解決手段】  対象者の体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データに基づき、該対象者の個体情報を判定する、個体情報判定方法；好適には対象者の体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データに基づき、該対象者の個体情報を判定する個体情報判定方法；体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データとに基づき、対象者の個体情報を作成する解析部を備える個体情報判定装置。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データに基づき、該対象者の個体情報を判定する、個体情報判定方法。
【請求項２】
対象者の体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データに基づき、該対象者の個体情報を判定する、請求項１記載の個体情報判定方法。
【請求項３】
前記生活行動データが、生活行動分類データである請求項２記載の個体情報判定方法。
【請求項４】
前記体表表面上生体分子データが、モノアミン類又はステロイドホルモン類を定量するものである請求項３記載の個体情報判定方法。
【請求項５】
前記モノアミン類の生体分子データが、ドーパミン及び／又はＬ−ドーパの生体分子データである請求項４記載の個体情報判定方法。
【請求項６】
前記体表表面上ドーパミンの生体分子データから、生活行動の睡眠又は運動のドーパミン増減を判定するか、
或いは、前記ドーパミン生体分子データ及び生活行動データからの睡眠データから、生活行動のストレス、娯楽又は運動の増減を判定する、請求項５記載の個体情報判定方法。
【請求項７】
前記体表表面上ドーパミンの生体分子データ及び／又は前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データから、
新規性追求、損害回避、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格を判定する請求項６記載の個体情報判定方法。
【請求項８】
前記体表表面上ドーパミン生体分子データと、
前記生活行動データからの該生体分子の平均値に基づき、
固執傾向の気質、並びに報酬依存及び協調性の性格、を判定する請求項７記載の個体情報判定方法。
【請求項９】
前記体表表面上生体分子データからの（体表表面上ドーパミン／体表表面上Ｌ−ドーパ）比の生体分子データと、
前記生活行動データからの該生体分子の平均値に基づき、
新規性追求、固執傾向の気質、を判定する請求項７記載の個体情報判定方法。
【請求項１０】
前記体表表面上ドーパミン生体分子データと、
前記生活行動データからの、
（ａ）睡眠データに基づき、固執傾向の気質及び自己志向の性格、
（ｂ）ストレスデータに基づき、報酬依存の気質並びに自己志向及び自己超越性の性格、
（ｃ）娯楽データに基づき、固執傾向の気質並びに自己志向、協調性及び自己超越性の性格、
（ｄ）運動データに基づき、損害回避及び固執傾向の気質、並びに自己志向及び協調性及び自己超越性の性格、
を判定する請求項７記載の個体情報判定方法。
【請求項１１】
前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データと、
前記生活行動データからの、
（ａ）睡眠データに基づき、報酬依存の気質及び協調性の性格、
（ｂ）ストレスデータに基づき、損害回避の気質並びに自己志向及び協調性の性格、
（ｃ）娯楽データに基づき、新規性追求、及び固執傾向の気質並びに自己志向、及び協調性の性格、
（ｄ）運動データに基づき、新規性追求、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに協調性及び自己超越性の性格、
を判定する請求項７記載の個体情報判定方法。
【請求項１２】
前記体表表面上生体分子データからの（体表表面上ドーパミン／体表表面上Ｌ−ドーパ）比の生体分子データと、
前記生活行動データからの、
（ａ）睡眠データに基づき、固執傾向の気質及び自己志向の性格、
（ｂ）ストレスデータに基づき、損害回避の気質並びに自己志向、協調性及び自己超越性の性格、
（ｃ）娯楽データに基づき、自己志向、協調性、及び自己超越性の性格、
（ｄ）運動データに基づき、新規性追求、損害回避、及び固執傾向の気質、
を判定する請求項７記載の個体情報判定方法。
【請求項１３】
前記体表表面上テストステロンの生体分子データから、
生活行動の攻撃的・支配的傾向、危険を冒す傾向、報酬依存的な傾向、他者を信用しない傾向を判定する、請求項４記載の個体情報判定方法。
【請求項１４】
体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データとに基づき、対象者の個体情報を作成する解析部を備える個体情報判定装置。
【請求項１５】
更に、前記体表表面上生体分子データを低侵襲にて採取する体表表面上生体分子採取部と、前記個体情報を出力する出力部と、を備える請求項１４記載の個体情報判定装置。
【請求項１６】
更に、前記体表表面上生体分子データ及び前記生活行動データを前記解析部と送受信し、記憶する記憶部、を備える請求項１５記載の個体情報判定装置。
【請求項１７】
体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データとに基づき、対象者の個体情報を作成する解析部を備える電子機器。
【請求項１８】
個体情報判定装置、運動機器、睡眠関連機器、娯楽機器、教育機器、又はストレス負荷のかかる作業を必要とする機器である請求項１７記載の電子機器。
【請求項１９】
コンピュータに、
体表表面上の生体分子採取部にて採取される生体分子を体表表面上生体分子データに処理する生体分子データ処理機能と、
生活行動取得部にて取得される採取時の生活行動を生活行動データに処理する生活行動データ処理機能と、
前記体表表面上生体分子データ及び／又は生活行動データに基づき、
（Ａ）前記体表表面上生体分子データがモノアミン類の場合、新規性追求、損害回避、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格を判定し、又は、
（Ｂ）前記体表表面上生体分子データがテストステロン類の場合、生活行動の攻撃的・支配的傾向、危険を冒す傾向、報酬依存的な傾向、他者を信用しない傾向を判定し、
前記判定の結果から個体情報を作成する解析機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、個体情報の判定方法、個体情報判定装置、電子機器及び個体情報判定プログラムに関する。詳しくは、体表表面生体分子情報に基づく個体情報の判定方法、個体情報判定装置、これを含む電子機器及び個体情報判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
個人のパーソナリティー、気質、性格を規定、分類することは、個人にあった教育や指導を行うこと、商品やサービス、行動などの推薦、精神疾患、発達障害などの重症度や危険性の尺度などに有用であり、実際に実施されている。
個人の気質、性格を規定、分類する技術としては、質問紙法、作業検査法、特定の刺激に対する応答を測定する方法が挙げられる。
特許文献１には、質問紙法の応用技術が提案され、特許文献２には、作業検査法が提案され、特許文献３には、映像に応答する発汗を利用した刺激応答などが提案されている。
【０００３】
心理学や神経科学などの学術分野、また、精神科などの医療領域において、幾つかの確立された質問紙法や作業検査法、投影法が存在し、神経科学の分野では、刺激応答を利用した方法が多く使用されている。
質問紙法としては、主要５因子性格検査や矢田部-ギルバート性格検査、TCI(Temperament and Character Inventory)法が代表例である。また、医療領域で利用される質問紙法としては、鬱症状の評価に利用される、ハミルトンうつ評価尺度(HAM-D)、ベックうつ評価尺度(BDI)などが代表的なものである。また、統合失調症などの評価に用いられる簡易精神症状評価尺度(BPRS)なども代表的なものである。
作業検査法としては、単純な足し算を数セット行う内田クレぺリン精神検査などが確立した方法として存在し、その他、個別の性格を評価する方法が数多く報告されている。
投影法とは、自分の感情を他の物に投影させる人間の性質を利用したもので、曖昧な絵が何に見えるかを調べるロールシャッハ・テストなどが代表例である。
【０００４】
これらの方法は、確立された方法も多く存在するが、対象者が決まった質問紙や作業を行う必要があるため、一定時間拘束され自由を奪われることとなる。また、質問や作業自体に感情を刺激するものが含まれることも多く、受けること自体に抵抗を感じることもある。
【０００５】
ところで、生理活性物質の量や産生系、受容系に関わる遺伝子の多型と、確立された性格判定法との間に相関が得られることが数多く報告されている。
神経伝達物質となるモノアミン系分子（ドーパミン、アドレナリン、ノルアドレナリン、セロトニン）を例として挙げる。例えば、モノアミンの生体内代謝物の脳脊髄液中や血清中に含まれる量と、TCI法による性格判定に相関が報告されている(非特許文献１)。
また、モノアミンの産生系や受容系、代謝系に関わる遺伝子の多型と、TCI法による性格判定や感情に関するテストとの間に相関があることが多く報告されている(非特許文献２〜８)。
【０００６】
さらに、パーキンソン病患者にではあるが、ドーパミンアゴニストを投与すると性格が変化する傾向があることが報告されている(非特許文献９)。
もう少し具体的な性格に関する報告もあり、例えば、ドーパミン受容体量とリスク選択に対する期待値との間に相関がある(非特許文献１０) などの報告がある。また、ドーパミンの受容系、代謝系に関連する遺伝子の多型が意欲性に関連して学生の成績と相関がある(非特許文献１１) などの報告がある。また、ドーパミンの受容系に関連する遺伝子の多型が性的嗜好と相関がある(非特許文献１２)などの報告がある。
性格、人格面の発達が阻害されたような精神疾患、発達障害においてもモノアミンとの関係が知られている。例えば、統合失調症におけるドーパミン代謝物の高値(非特許文献１３)、注意欠陥多動性障害(ADHD)とドーパミン代謝物との相関(非特許文献１４)などの報告がある。また、ドーパミン受容系遺伝子の多型との相関(非特許文献１５)、セロトニンの産生系、受容系、代謝系遺伝子の多型との相関(非特許文献１６)などの報告がある。
その他、ドーパミン代謝物量とアルコール依存症歴のある鬱病患者との関係も指摘されている(非特許文献１７)。また、人格障害も並行するアルツハイマー病やパーキンソン病といった神経変性疾患においても、モノアミンをはじめとした神経伝達物質、ホルモン、免疫系分子の量的異常と性格変移の関係が知られている。特に、ドーパミン神経に異常をきたすパーキンソン病においては良く研究されている(非特許文献１８)。
【０００７】
また、血中のテストステロンについては以下のことが知られている。
血中のテストステロンレベルはリスクテイクの傾向を反映していると言われている（非特許文献１９）。また、実際にヘッジファンドで働くディーラーにおいて、血中テストステロン値が高いとその日のＰ＆Ｌが有意に良くなるというデータもある。これはリスクを採る傾向が（短期的には）良い成績につながるためと考察されている（非特許文献２０）。女性へのテストステロン投与により、罰への感受性が下がり、報酬依存的な意思決定が増えることが確認されている（非特許文献２１）。
女性に対するテストステロン投与は公正な交渉の頻度を増加させる（非特許文献２２）。最後通牒ゲームにおいて、テストステロンが高い被験者はlow offer（不公平分配の提案）を拒否し非合理な意思決定をする傾向が高い（非特許文献２３）。
＜最後通牒ゲーム (ultimatum game)＞
“提案者”と“受け手”の二者間で，金銭の分配を行う。提案者は，元手の金額を2人の間でどのように分けるかを決定し，受け手へ分け方を提案する。受け手は，分け方の提案を受け入れるか拒否するかを決定する。受け手が受け入れた場合は，金銭は提案者が決めたとおりに分配される。しかし，受け手が拒否した場合は，提案者・受け手二人とも得られる金額がゼロになる。自己利益の損失になるにも関わらず，多くの受け手が不公平分配の提案を拒否する。
テストステロンは社会性・信頼性を司るオキシトシンのアンタゴニストのような働きをする（支配性・競争性を促進する）とされている。女性に対するテストステロン投与により、人に対する信頼感が減少することが実験により確認されている（非特許文献２４）。
若い男性CEOは闘争性・支配性を示す傾向が高いが、このような傾向は若い男性の高いテストステロンレベルに由来すると考察されている（非特許文献２５）。
男性間の争いにおいて、勝者のテストステロンが上昇することがわかっており、これが更なる挑戦と出世競争に駆り立てると言われている。一方敗者ではテストステロンが減少し、競争からの撤退を促すとされる。さらにチームで協力し合っての争いでは、チーム内での勝者より、チーム間の勝者のほうがテストステロンの上昇が大きいことがわかっている。このことは協力して行う競争のために進化したホルモンシステムを示唆している（非特許文献２６）。
【０００８】
このような研究では、神経伝達物質、ホルモン、免疫系分子の血中や脳脊髄液を採取するため、このことは非常に侵襲度が高く、簡便ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００７−２５７００２号公報
【特許文献２】特開２００７−１６１０５号公報
【特許文献３】特開平７−１２４１３９号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Nilsson, T., S. Psychiatry Res 178(3): 525-30.
【非特許文献２】Giegling, I., D. Moreno-De-Luca, et al. (2008). Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet 147(3): 308-15.
【非特許文献３】Giegling, I., D. Moreno-De-Luca, et al. (2009). Neuropsychobiology 59(1): 23-7.
【非特許文献４】Sadahiro, R., A. Suzuki, et al. Behav Brain Res 208(1): 209-12. 2009
【非特許文献５】Nyman, E. S., A. Loukola, et al. (2009). Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet 150B(6): 854-65.. 2009
【非特許文献６】Schosser, A., K. Fuchs, et al. World J Biol Psychiatry 11(2 Pt 2): 417-24.
【非特許文献７】Sheldrick, A. J., A. Krug, et al. (2008). Eur Psychiatry 23(6): 385-9.
【非特許文献８】Shibuya, N., M. Kamata, et al. (2009). Behav Brain Res 203(1): 23-6.
【非特許文献９】Bodi, N., S. Keri, et al. (2009). Brain 132(Pt 9): 2385-95.
【非特許文献１０】Takahashi, H., H. Matsui, et al. J Neurosci 30(49): 16567-72.
【非特許文献１１】Beaver, K. M., M. G. Vaughn, et al. (2010). Intelligence.
【非特許文献１２】Garcia, J. R., J. MacKillop, et al. PLoS One 5(11): e14162.
【非特許文献１３】Siever, L. J., F. Amin, et al. (1993). Am J Psychiatry 150(1): 149-51.
【非特許文献１４】Gerra, G., C. Leonardi, et al. (2007). J Neural Transm 114(12): 1637-47.
【非特許文献１５】Lynn, D. E., G. Lubke, et al. (2005). Am J Psychiatry 162(5): 906-13.
【非特許文献１６】Ribases, M., J. A. Ramos-Quiroga, et al. (2009). Mol Psychiatry 14(1): 71-85.
【非特許文献１７】Sher, L., M. A. Oquendo, et al. (2003). Neuropsychopharmacology 28(9): 1712-9.
【非特許文献１８】Kaasinen, V., E. Nurmi, et al. (2001). Proc Natl Acad Sci U S A 98(23): 13272-7.
【非特許文献１９】Rebecca Reavis and William H. Overman, Behavioral Neuroscience, “Adult Sex Differences on a Decision-Making Task Previously Shown to Depend on the Orbital Prefrontal Cortex”, Vol. 115, No. 1, 196-206（2001）.
【非特許文献２０】”Endogenous steroids and financial risk taking on a London trading floor” J. M. Coates and J. Herbert, PNAS 2008 vol.105 no.16 6167-6172.
【非特許文献２１】Jack van Honk, Dennis J.L.G. Schutter, Erno J. Hermans, Peter Putman, Adriaan Tuiten, Hans Koppeschaar, “Testosterone shifts the balance between sensitivity for punishment and reward in healthy young women”, Psychoneuroendocrinology (2004) 29, 937-943.
【非特許文献２２】C. Eisenegger, M. Naef, R. Snozzi, M. Heinrichs, and E. Fehr, “Prejudice and truth about the effect of testosterone on human bargaining behavior” Nature 463, 356-359(2010).
【非特許文献２３】Maurice Levi, Kai Li, Feng Zhang, “Deal or no deal: Hormones and the mergers and acquisitions game”, Management science, vol.56, No.9, (2010), pp. 1462-1483.
【非特許文献２４】Peter A. Bos, David Terburg, and Jack van Honk, "Testosterone decreases trust in socially naive humans" PNAS Early Edition (2010).
【非特許文献２５】Maurice Levi, Kai Li, Feng Zhang, “Deal or no deal: Hormones and the mergers and acquisitions game”, Management science, vol.56, No.9, (2010), pp. 1462-1483.
【非特許文献２６】Jonathan Oxford, Davide Ponzi, David C. Geary, "Hormonal responses differ when playing violent video games against an ingroup and outgroup", Evolution and Human Behavior, 31, (2010) p.201-209.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本開示は、低侵襲かつ簡便に対象者の個体情報を判定するための個体情報判定方法、個体情報プログラム及び個体情報判定装置を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するため、本開示は、体表表面上から得られる単数又は複数の生体分子情報に基づき、対象者の個体情報を判定する個体情報判定方法を提供する。これにより、低侵襲的に生体分子情報を得ることができる。さらに、この低侵襲的なデータから、簡便に個体情報の判定を行うことができる。
【００１３】
また、対象者の体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データに基づき、該対象者の個体情報を判定するのが好適である。
また、前記生活行動データが、生活行動分類データであるのが好適である。
このように、更に生活行動データ関連情報を追加することができる。
【００１４】
また、前記体表表面上生体分子データが、モノアミン類又はステロイドホルモン類を定量するものであるのが好適である。
前記モノアミン類が、モノアミン、モノアミン前駆体及びモノアミン代謝物から選ばれる１種以上のものであるのが好適である。また、前記モノアミン類としては、カテコールアミン類及びセロトニン類が挙げられる。このうち、より好ましくは、ドーパミン、Ｌ−ドーパ、アドレナリン、ノルアドレナリン、セロトニン等から選ばれる１種以上のものである。
また、前記モノアミン類の生体分子データが、ドーパミン及び／又はＬ−ドーパの生体分子データであるのが好適である。
また、前記ステロイドホルモン類の生体分子データが、コルチゾール類、アンドロゲン類、エストロゲン類から選ばれる１種以上のものが好適である。このうち、アンドロゲン類が好ましく、前記アンドロゲン類としては、テストステロン、ジヒドロテストテステロン、デヒドロエピアンドロステロン等が挙げられる。このうち、好ましくはテストステロンである。
【００１５】
また、前記体表表面上ドーパミンの生体分子データから、生活行動の睡眠又は運動のドーパミン増加を判定するか、或いは、前記ドーパミン生体分子データ及び生活行動データからの睡眠データから、生活行動のストレス、娯楽又は運動の増減を判定するのが好適である。
【００１６】
また、前記体表表面上ドーパミンの生体分子データ及び／又は前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データから、新規性追求、損害回避、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格を判定するのが好適である。
【００１７】
また、前記体表表面上ドーパミン生体分子データと、前記生活行動データからの該生体分子の平均値に基づき、固執傾向の気質、並びに報酬依存及び協調性の性格、を判定するのが好適である。
【００１８】
また、前記体表表面上生体分子データからの（体表表面上ドーパミン／体表表面上Ｌ−ドーパ）比の生体分子データと、前記生活行動データからの該生体分子の平均値に基づき、新規性追求、固執傾向の気質、を判定するのが好適である。
【００１９】
前記体表表面上ドーパミン生体分子データと、前記生活行動データから、以下の（ａ）〜（ｄ）を判定するのが好適である。
（ａ）睡眠データに基づき、固執傾向の気質及び自己志向の性格。（ｂ）ストレスデータに基づき、報酬依存の気質並びに自己志向及び自己超越性の性格。（ｃ）娯楽データに基づき、固執傾向の気質並びに自己志向、協調性及び自己超越性の性格。（ｄ）運動データに基づき、損害回避及び固執傾向の気質、並びに自己志向及び協調性及び自己超越性の性格。
【００２０】
前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データと、前記生活行動データから、以下の（ａ）〜（ｄ）を判定するのが好適である。
（ａ）睡眠データに基づき、報酬依存の気質及び協調性の性格。（ｂ）ストレスデータに基づき、損害回避の気質並びに自己志向及び協調性の性格。（ｃ）娯楽データに基づき、新規性追求、及び固執傾向の気質並びに自己志向、及び協調性の性格。（ｄ）運動データに基づき、新規性追求、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに協調性及び自己超越性の性格。
【００２１】
前記体表表面上生体分子データからの（体表表面上ドーパミン／体表表面上Ｌ−ドーパ）比の生体分子データと、前記生活行動データから、以下の（ａ）〜（ｄ）を判定するのが好適である。
（ａ）睡眠データに基づき、固執傾向の気質及び自己志向の性格。（ｂ）ストレスデータに基づき、損害回避の気質並びに自己志向、協調性及び自己超越性の性格。（ｃ）娯楽データに基づき、自己志向、協調性、及び自己超越性の性格。（ｄ）運動データに基づき、新規性追求、損害回避、及び固執傾向の気質。
【００２２】
また、本開示は、体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データとに基づき、対象者の個体情報を作成する解析部を備える個体情報判定装置を提供する。
【００２３】
更に、前記体表表面上生体分子データを低侵襲にて採取する体表表面上生体分子採取部と、前記個体情報を出力する出力部と、を備えるのが好適である。これにより、低侵襲にて体表表面上の生体分子を採取できる。また、作成される個体情報を画像や音声にて出力できる。
【００２４】
更に、前記体表表面上生体分子データ及び前記生活行動データを前記解析部と送受信し、記憶する記憶部、を備えるのが好適である。
【００２５】
また、本開示は、体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データとに基づき、対象者の個体情報を作成する解析部を備える電子機器を提供する。対象者の個体情報を取得し、利用することができる。
個体情報判定装置、運動機器、睡眠関連機器、娯楽機器、教育機器、又はストレス負荷のかかる作業を必要とする機器であるのが好適である。
【００２６】
また、本開示は、コンピュータに、生体分子データ処理機能と、生活行動データ処理機能と、個体情報を作成する解析機能と、を実現させるためのプログラムを提供する。
具体的には、生体分子データ処理機能は、体表表面上の生体分子採取部にて採取される生体分子を体表表面上生体分子データに処理する。低侵襲的に生体分子データを取得することができる。
また、生活行動データ処理機能は、生活行動取得部にて取得される採取時の生活行動を生活行動データに処理する。日々の生活における活動をデータ化することができる。
また、個体情報を作成する解析機能は、前記体表表面上生体分子データ及び／又は生活行動データとに基づき個体情報の判定を行う。（Ａ）前記体表表面上生体分子データがモノアミン類の場合、新規性追求、損害回避、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格を判定する。（Ｂ）前記体表表面上生体分子データがテストステロンの場合、生活行動の攻撃的・支配的傾向、危険を冒す傾向、報酬依存的な傾向、他者を信用しない傾向を判定する。斯様にして個別具体的な個体情報を作成することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本開示は、低侵襲かつ簡便に対象者の個体情報を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】指の皮膚表面から生体分子を溶媒に移行させるための方法の例示を示す図である。
【図２】指の皮膚表面から生体分子を取得し、測定するための装置の採取部の一例を示す図である。
【図３】本開示に係わる個体情報方法（個体情報装置）の構成を示すブロック図である。
【図４】体表表面上から採取した生体分子のＨＰＬＣによる測定結果（体表上生体分子データ）を示す図である。ＤＡ：ドーパミン、ＤＯＰＡ：Ｌ−ドーパ、ＳＴＤ：標準品、Sample：採取試料。
【図５】体表上生体分子データ及び生活行動データに基づき、気質、性格情報に関する個体情報に変換するための変換情報（対応表）の一例を示す図である。  ＤＡ：ドーパミン、ＤＯＰＡ：Ｌ−ドーパ。↑：生体分子の増加量の大きい、または低下量が小さいとき各個体情報の傾向が高くなる、すなわち正の相関。↓：生体分子の増加量が小さい、または低下量が大きいとき各個体情報の傾向が低くなる、すなわち負の相関。
【図６】個人のパーソナリティー、気質、性格、気質を規定分類する方法の一例（気質、性格に関する質問紙検査）を示す図である。
【図７】本開示の実施例１における性格とドーパミン平均値の相関を示す図である。
【図８】本開示の実施例１における気質とドーパミン/ドーパ平均値の相関を示す図である。
【図９】本開示の実施例１におけるドーパミン平均値と変動(ドーパ)の相関を示す図である。
【図１０】本開示の実施例１におけるドーパミンの変動間の相関を示す図である。
【図１１】本開示の実施例１における性格とドーパミン（ドーパ）の相関：新規追求性を示す図である。
【図１２】本開示の実施例１における性格とドーパミン（ドーパ）の相関：損害回避を示す図である。
【図１３】本開示の実施例１における性格とドーパミン（ドーパ）の相関：報酬依存を示す図である。
【図１４】本開示の実施例１における性格とドーパミン（ドーパ）の相関：固執傾向を示す図である。
【図１５】本開示の実施例１における性格とドーパミン（ドーパ）の相関：固執傾向を示す図である。
【図１６】本開示の実施例１における性格とドーパミン（ドーパ）の相関：自己志向を示す図である。
【図１７】本開示の実施例１における性格とドーパミン（ドーパ）の相関：協調性を示す図である。
【図１８】本開示の実施例１における性格とドーパミン（ドーパ）の相関：自己超越性を示す図である。
【図１９】本開示の実施例１における皮膚上カテコールアミン類の各生体分子量の平均値（棒グラフ）と個人差（縦線の幅）を示す図である。ＤＯＰＡ：Ｌ−ドーパ、ＤＡ：ドーパミン、ＮＥ：ノルアドレナリン、Ｅ：アドレナリン。
【図２０】本開示の実施例２におけるドーパミン及びＬ−ドーパの各負荷（睡眠、ストレス、娯楽、運動直後、運動後３０以上経過し安静状態）による変動を示す図である。
【図２１】本開示の実施例１における皮膚上Ｌ―ドーパの変動と、生理指数（最高血圧の前後比、心拍数の前後比）の変動の相関を示す図である。
【図２２】皮膚上ドーパミンと生理指数（最高血圧・最低血圧）（最低血圧）の変動の相関を示す図である。
【図２３】本開示の実施例１の概要を示す図である。主として体表表面上生活分子（種類、量、量比）に着目して解析するものである。
【図２４】本開示の実施例２の概要を示す図である。主として体表表面上生体分子（種類、量、量比）と対象者の生活行動に着目して解析するものである。
【図２５】本開示の実施形態に係わる個体情報判定装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【図２６】本開示の実施例５のリスクテイク率と皮膚上テストステロンの相関関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本開示を実施するための好適な形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本開示の代表的な実施形態の一例を示したものであり、これにより本開示の範囲が狭く解釈されることはない。
【００３０】
＜１．個体情報判定方法＞
（１）概要
（２）生体分子
（３）体表表面上の生体分子データ処理
（４）生活行動データ処理
（５）個体情報の解析（個体情報の判定処理）
（６）個体情報判定フロー
（７）前記変換情報の作成方法
＜２．第１実施形態：体表上生体分子データ／モノアミン類＞
（１）概要
（２）本開示の実施形態１に係わる個体情報判定方法
（３）ドーパミン生体分子データ及び／又はＬ−ドーパと生活行動データに基づく個体情報判定方法（Ａ）〜（Ｅ）
＜３．第２実施形態：体表上生体分子データ／ステロイドホルモン類＞
（１）概要
（２）本開示の実施形態２に係わる個体情報判定方法
＜４．個体情報判定装置＞
（１）体表上生体分子データ処理部
（２）生活行動データ処理部
（３）個体情報解析部
（４）記憶部
（５）出力部
（６）電子機器
＜５．本開示の実施形態のハードウエア構成について＞
【００３１】
＜１．個体情報判定方法＞
（１）概要
特開２０１０−２２６２０３号公報には、本発明者らが見出した、生体情報を精度良くセンシングすることを目的として、生体からの生理活性物質（以下、「生体分子」ともいう）を、指や掌等の体表表面（以下、「体表上」ともいう）から取得する手順を含む生体情報取得方法が開示されている。
更に、本発明者らは、気質や性格等といった個体情報と体表上生体分子との関係に着目し、鋭意検討した結果、この生体分子と個体情報とに関係があることを見出した。そして、さらに生活行動という概念をファクターとして加えることにより、個体情報の判定を精度よく行うことができることも見出した。例えば、体表表面上で測定される生体分子又は分子群の量や量比を、気質、性格、個性等の個体情報に変換する対応表や変換式に当てはめ、その結果、個体情報を判定する。この変換には、睡眠、ストレス、娯楽、運動等の生活行動の因子（ファクター）を用いるのが好適である。
【００３２】
この際、本発明者らは、以下のように考えた。
非特許文献１〜１８に開示されていることからすると、例えば、モノアミン類を代表例とした神経伝達物質、ホルモン、免疫系分子の血中や脳脊髄液中の量や、関連する遺伝子の多型から性格を規定できることが分かる。しかし、血液や脳脊髄液を採取することは非常に侵襲度が高い。遺伝子の多型は低侵襲にも調べることができるが、遺伝子の多型情報は生まれ持った気質に関する情報が得られるのみで、人間が成長していく成熟過程や性格の変移を捉えることはできない。実際にドーパミン代謝物と幼少期のトラウマとの相関も報告されている（Lee, R. and E. F. Coccaro  J Neural Transm 117(11): 1327-34）。
【００３３】
また、そもそも個人の気質、性格とは、脳神経回路の接続の容態によって規定されるものであると考える。神経回路の接続容態は、個別の神経細胞間の接続で見れば神経伝達物質により規定され、神経伝達物質の産生系、分泌系、受容系、代謝系が重要となる。また、全体的な神経回路の接続、成熟には、神経成長因子やホルモン、免疫系分子の影響が大きく、これらの産生系、分泌系、受容系、代謝系が重要となる。つまり、これら分子に関する情報を取得することで、個人の性格を規定することが可能となると考える。
そして、個体情報のうちの性格は、何らかの行動や何らかの刺激があったときにより大きく現れるものであると考える。すなわち、何らかの行動や何ら可能刺激に並行する神経伝達物質、ホルモン、免疫系分子の変動を測定することができれば、より詳細に性格を判断する上でのデータが得られると考える。
【００３４】
しかし、実際は遺伝子の多型を調べる方法では変動を知ることは不可能であった。また、血液や脳脊髄液中の分子を測定することも時系列的な変動を測定することは非常に困難であった。
【００３５】
また、非特許文献１９〜２６に開示されていることからすると、生物学的社会学モデル、心理学的モデルの双方においてテストステロンは社会性に対して重要な役割を担っていると考える。
そして、テストステロンは以下のような判断や行動に影響を及ぼしていると考えられる。
例えば、リスクテイク行動に関する影響（非特許文献１９〜２１）、公平さに関する影響（非特許文献２２〜２３）、攻撃的・支配的傾向、信頼に関する影響（非特許文献２４〜２５）、チームでの競争・モチベーションへの影響（非特許文献２６）などである。
すなわち、血中のテストステロンレベルを調べることは、攻撃的・支配的傾向、危険を冒す傾向、報酬依存的な傾向、公平さを求める傾向、他者を信頼しない傾向などを自分で把握して非合理的な判断を減らすセルフマネジメント等に活用できると考えられる。この他、その日有望なトレーダーを選択すること；チームでの活動のファシリテーション、モチベーションの管理等に活用できると考えられる。
【００３６】
しかし、従来の手法は血液を採取するため侵襲的であり、医師の資格を持つものにしか可能ではないため実質的に日常生活で使用することが困難である。最近では侵襲性を下げるために血液の代替として唾液の採取も行われているが、心理的に負担が大きく現実的ではない。
【００３７】
このような実状や問題点に対し、本開示のように、性格や気質等といった個体情報の判定に、低侵襲かつ簡便に得られうる体表表面上生体分子を用いることが可能であることは全くの意外であった。更に、生活行動に着目することによって、個体情報をより判定がしやすくなったのも意外であった。
【００３８】
（２）生体分子
本開示で用いる生体分子は、特に限定されない。例えば、ステロイドホルモン類、モノアミン類及びペプチド類等；これらの前駆体及びこれらの代謝物等が挙げられる。ステロイドホルモン類には、コルチゾール類、アンドロゲン類及びエストロゲン類が含まれる。また、モノアミン類には、カテコールアミン類等が含まれる。ペプチド類には成長ホルモン等が含まれる。生体分子は、表１に示すように、生体情報と組み合わせた関係が既に知られている。生体情報とは、ストレスや情動、月経周期、運動の効果等に関する情報の他、例えば、眠気（覚醒レベル）、健康状態、概日リズム（生体リズム）等が挙げられる。ただし、本開示の個体情報と一義的な関係にあるかどうかまではよく分かっていない。
【００３９】
【表１】
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【００４０】
なお、「表１」に示す生理活性物質は例示である。
この他にも、カテコールアミン類では、例えば、メタネフリンやノルメタネフリン、３−メトキシ−４ヒドロキシマンデル酸、３−メトキシ−４ヒドロキシフェニルグリコール、３，４−ジヒドキシマンデル酸、３，４−ジヒドキシフェニルグリコール、３，４−ジヒドキシフェニル酢酸、３−メトキシチラミン、ホモバニリン酸、５−ヒドロキシインドール酢酸、バニリルマンデル酸等が生体情報の指標となり得る。
また、ステロイドホルモン類では、例えば、アルドステロンやデオキシコルチステロン、アンドロステンジオン、プロゲステロン、１１−デオキシコルチコステロン、プレグネノロン、１１−デオキシコルチゾール、１７−ヒドロキシプロゲステロン、１７−ヒドロキシプレグネノロン、コレカルシフェロール（ビタミンＤ）等が生体情報の指標となり得る。
【００４１】
さらに、生体情報の指標となり得る生理活性物質として以下のものが例示として挙げられる。
向下垂体ホルモンとして、コルチコトロピン放出ホルモン（CRH）や成長ホルモン放出ホルモン（GRH）、ソマトスタチン（成長ホルモン分泌抑制ホルモン）、ゴナドトロピン放出ホルモン（GnRH）、プロラクチン放出ホルモン（PRH）、プロラクチン抑制ホルモン（PIH）、甲状腺刺激ホルモン放出ホルモン（TRH）、甲状腺刺激ホルモン（TSH）など。
甲状腺ホルモンとして、サイロキシンやトリヨードサイロキシンなど。
各種ホルモン及び神経伝達物質として、クロモグラニンAや副腎皮質刺激ホルモン（ACTH）、黄体形成ホルモン（LH）、インスリン様成長因子Ｉ（IGF-Ｉ）、プロラクチン、プロオピオメラノコルチン（POMC）、オキシトシン、α-メラニン細胞刺激ホルモン（α-MSH）、グルカゴン、グレリン、ガラニン、モチリン、レプチン、ガストリン、コレシストキニン、セレクチン、アクチビン、インヒビン、ニューロテンシン、ボンベシン、サブスタンスＰ、アンギオテンシンＩ，ＩＩ、エンケファリン、オレキシンＡ，Ｂ、アナンダミド、アセチルコリン、ヒスタミン、グルタミン酸、グリシン、アスパラギン酸、ピリミジン、アデノシン、アデノシン３リン酸（ATP）、ＧＡＢＡ、ＦＭＲＦアミド、ペプチドＹＹ、アグーチ関連ペプチド（AGRP）、コカイン-アンフェタミン調節性転写産物（CART）
、カルシトニン遺伝子関連ペプチド（CGRP）、グルカゴン様ペプチド１，２（GLP-1, 2）、血管作動性小腸ペプチド（VIP）、ガストリン放出ペプチド（GRP）、メラニン凝集ホルモン（MCH）など。
このうち、本開示で用いる生体分子は、前記モノアミン類が好適である。前記モノアミン類としては、モノアミン、モノアミン前駆体及びモノアミン代謝物から選ばれる１種以上のものが好適である。また、前記モノアミン類としては、カテコールアミン類及び／又はセロトニン類が好適である。より好ましくは、ドーパミン、Ｌ−ドーパ、アドレナリン、ノルアドレナリン及びセロトニン等から選ばれる１種以上のものが好適である。
また、本開示で用いる生体分子は、前記ステロイドホルモン類が好適である。前記ステロイドホルモン類としては、テストステロン等のアンドロゲン類及びコルチゾール等のコルチゾール類等から選ばれる１種以上のものが好適である。このうち、好ましくはテストステロンである。
【００４２】
（３）体表表面上の生体分子データ処理
体表上生体分子データ処理部２にてデータ処理するための、対象者の体表上生体分子を取得し、その結果（データ）を得る手順について説明する。
前記体表表面上の生体分子データの取得は、生体情報取得装置（例えば特開２０１０−２６６２０３号公報参照）等の測定機器にて行い、体表上生体分子データ処理部２に無線又は有線にて送受信する方法でもよい。
また、対象者の体表上生体分子の測定結果を、例えば、携帯端末やキーボード等の入力手段にて対象者や他の者が入力し、体表上生体分子データ処理部２に無線又は有線にて送受信する方法でもよい。
【００４３】
より詳細に、対象者の体表上から単数又は複数の生体分子を採取及び測定し、その結果（データ）を得る手順について説明する。
【００４４】
体表に分泌又は透過されて存在する生体分子は、例えば、体表に、生体分子と親和性のある溶媒を接触させることにより、溶媒中に回収し、測定装置にて測定することができる。また、測定装置に体表を直接的に接触させて又は体表を接触させたシールや固体材料表面等を介して間接的に測定してもよい。
【００４５】
使用する溶媒は、水や各種有機溶媒であればよく、例えばエタノール水や１，３ブタンジオール水等の化粧料で使用されるような溶媒を用いるのが好適である。溶媒を接触させる体表は、特に限定されないが、指や掌等の皮膚表面が簡便である。
【００４６】
体表から生体分子を取得する手段の具体的な例として、図１を参照しながら、指の皮膚から生体分子を取得する。
【００４７】
体表にマイクロチューブ内の溶媒を接触させ、振盪、陰圧や押圧付着等の物理的手段にて、体表に存在する生体分子をこの溶媒中に回収すればよい。
例えば、図１（Ａ）に示すように、前記溶媒が入ったマイクロチューブの上部開口部を人差し指の指先に当て、該溶媒が皮膚に接触するように振る。これによって、マイクロチューブ内の溶媒中に、皮膚上の生体分子を回収することができる。この生体分子を含む溶媒を測定する。
また、図１（Ｂ）に示すように、前記溶媒が入ったマイクロシリンジの突起部を人差し指の指先に当て、該溶媒が皮膚に接触するようにする。そして、ピストン運動にてシリンジ内を陰圧にして１分間接触させる。これによって、シリンジ内の溶媒中に、皮膚上の生体分子を高収率にて回収することができる。この生体分子を含む溶媒を測定する。
また、図２に示すように、採取部表面１０２ａの開口部１０２ｂに人差し指の指先Ｓを当てる。前記溶媒が矢印方向に移送され、このときに該溶媒が皮膚に接触する。これによって、この溶媒中に、皮膚上の生体分子を回収することができ、これは定量部１０２ｃに移送され、この生体分子を含む溶媒を測定する。
また、体表を押圧して付着した生体分子を溶媒にて回収して測定してもよい。
【００４８】
体表上の生体分子の定量は、例えば、クロマトグラフィー（HPLC等）、酵素免疫測定法、放射免疫測定法等の公知手法を用いて行うことができる。表面プラズモンセンサー（SPR）や水晶発振子マイクロバランスセンサー（QCM）等により定量を行うこともできる。これら手法を単独で又は組み合わせて用いてもよい。
より具体的には、例えば、酵素や抗体を用いて基質の構造変化による蛍光や発色、吸光により定量する生化学的手法やイムノアッセイがある。また、酵素や抗体を他のセンサと組み合わせて定量する方法、例えば表面プラズモン共鳴(SPR)センサ、半導体(FET)センサ、電気化学センサとの組み合わせがある。また、対象生体分子の電化学特性や質量分析から定量する方法、さらにクロマトグラフィーや電気泳動との組み合わせた方法などが挙げられる。
【００４９】
このように体表表面上の生体分子採取（測定）方法により、指や掌などの体表表面から生理活性物質を取得することにより、簡便かつ低侵襲に生体分子を定量できる。
そして、体表表面上の生体分子の種類やそれらの個々の生体分子量（例えば、図４参照）、適宜さらに行動による生体分子の変動量の結果が得られる。体表表面上に存在していた生体分子の結果は、体表上生体分子データ処理部２に送信され、生体分子毎の個々の体表上生体分子データとなる。そして、この体表上生体分子データは、個体情報解析部１にて、後述の生活行動データと並列リンク状態としてもよく、何れか一方のデータに階層されて内包されるものとなっていてもよい。なお、生活行動データを内包する（下層化させる）方がデータ管理上や個体情報判定をする際、検索容易等の点から、好ましい。
【００５０】
（４）生活行動データ処理
生活行動データ処理部３にてデータ処理するための、対象者の生活行動を取得し、その結果（データ）を得る手順について説明する。
前記生活行動データの取得は、例えば、携帯端末やキーボード等の入力手段にて対象者や他の者が入力し、生活行動データ処理部３に無線又は有線にて送受信する方法でもよい。また、前記生活行動データ取得は、スケジュール管理ソフトと連動することによる方法や生体分子量の変動曲線（体内時計）と連動することによる方法でもよい。
また、前記生活行動データの取得は、例えば、生活行動が分かる機器を利用して、生活行動データ処理部３に無線又は有線にて送受信する方法でもよい。該生活行動が分かる機器として、例えば、ジャイロセンサ、加速度センサ、光センサ、時計、心拍計、血圧計、小型カメラ等が挙げられる。
ジャイロセンサ、加速度センサ等の動きの分かる機器の場合には、運動の生活行動データの取得に利用しやすい。また、光センサ、時計の場合には、光感知や時刻により、定時的な生活パターンが分かりやすく、また体表上生体分子データ取得時が分かりやすいため、長期的、経時的な生活行動データの取得に利用しやすい。心拍計や血圧計等の血流の状態が分かる機器の場合には、食事、睡眠、運動、作業、勉学等の生活行動データの取得に利用しやすい。また、小型カメラ等生活行動の状況が分かる機器の場合には、娯楽、食事、投薬、運動、作業、勉学等の生活行動データの取得に利用しやすい。
【００５１】
そして、生活行動取得部１０３にて、生体分子データ採取時の対象者の生活行動状況の結果が得られる。そして、この生活行動の結果は、生活行動データ処理部３に送信され、個別具体的な生活行動データとなる。
【００５２】
前記生活行動データは、生活行動状況及び／又は期間（年月日時分秒）等の分類基準に従って、生活行動分類データとすることができる。これにより、特定のグループごと分類し、生活行動データを細分化することができる。よって、より精度の高い個体情報の判定が可能となる。
例えば、前記生活行動データは、生体分子データ採取時の対象者の生活行動状況から、投薬、食事、運動、睡眠、娯楽、作業、勉学等の行動で分類され、生活行動分類データとなる。さらに、ある行動開始時を起点として「前」「中」「後」を付加して、例えば「投薬前」などとしてもよい。ここで、生活行動の種類にもよるが、「前」とは概ね「行動開始前１〜３０分」、「後」とは概ね「行動終了後１〜３０分」が目安である。これにより、行動に起因する変動値等を得ることが可能となる。
また、前記生活行動データは、任意に又は予約した開始時間−終了時間を設定する等の期間（年月日時分秒）から、期間で分類され、生活行動分類データとなる。予約する場合、時計等の時刻設定等を使用すればよい。これにより、特定の時刻、特定又は所定の期間の日数、週間、月間の平均値等を得ることが可能となる。
また、前記生活行動データは、生体分子データ採取時の対象者の生活行動状況と期間（年月日日時分秒）とから、上述のように各行動と期間とを組み合わせて分類され、生活行動分類データとなる。
【００５３】
そして、この生活行動データは、個体情報解析部１にて、前述の体表上生体分子データと並列データリンク状態となるか、何れか一方のデータに階層化されて内包されるものとなる。
【００５４】
（５）個体情報の解析（個体情報の判定処理）
個体情報解析部１には、体表上生体分子データ処理部２から、各データが送信される。これにより、体表上生体分子データに基づき個体情報の判定を行う。
好適には、体表上生体分子データ処理部２及び生活行動データ処理部３から、各データが送信される。これにより、生体上生体分子データ及び生活行動データに基づき個体情報の判定を行う。
【００５５】
前記生体上生体分子データ及び生活行動データを、以下のように処理することが可能である。
例えば、特定の体表上生体分子の定常値、２つの体表上生体分子以上のこれらの量比の定常値、生活行動（行動や刺激）による体表上生体分子の一定期間の変動値（変動量）等が挙げられる。
特定の体表上生体分子の定常値とは、例えば、ドーパミンの起床時における量や、一定時刻の測定値、所定期間の平均値、一日平均値等が挙げられる。
２つの体表上生体分子以上のこれらの量比の定常値とは、例えば、ドーパミン／ドーパ比の、起床時における値や一日の平均値等が挙げられる。
生活行動（行動や刺激）による体表上生体分子の一定期間の変動値としては、例えば、睡眠前後や運動前後での、ドーパミンやドーパミン／ドーパ比の変動値等が挙げられる。
なお、一日平均値とは、一日のうちで測定した体表上生体分子の結果から算出する。より好適には、多くの生活行動の定常的データから算出する。これにより、安定的な個体の一日平均を算出することが可能となる。
また、前記生体分子量の経時的変化に基づいて、生体リズムに関わる情報を取得し、該経時的変化を示す生体分子量の変動曲線を作成する。このデータを記憶していてもよい。これを、生体リズムを推定するための分子時刻表として利用し、この分子時刻表に基づき、生活行動情報（データ）も取得可能である。この生体分子としては、例えば、体表上のモノアミン類やニコチンアミド代謝物、及び低侵襲由来のα−アミラーゼ（特開２００９−３４１００号公報）などが挙げられる。また、例えば、Ｌ−ドーパを使用した場合、Ｌ−ＤＯＰＡの前後比によって、睡眠、ストレス、娯楽、運動直後等の生活行動情報を取得することも可能である（例えば図２０参照）。
【００５６】
そして、このように生体上生体分子データ等から処理されたデータを、対応表や変換式等の変換情報に当てはめることで、個体情報の判定を行い、個体情報を作成する。
作成された個体情報は、出力部１０５で出力されてもよく、記憶部１０４に記憶されてもよい。
【００５７】
上述した結果（データ）から個体情報を判定する手順について説明する。
個体情報の解析にあたっては、気質情報や性格情報に変換するための対応表や変換式等の変換情報が、個体情報解析部１や記憶部１０４に格納されている。この変換情報とは、皮膚上で測定される単数又は複数の生体分子若しくは分子群の量や量比を、気質情報や性格情報に変換するためのものである。
【００５８】
前記変換情報に関しては、例えば、図５の一覧表や図７〜１８、図２１、図２２に示すような相関データなどのモノアミン類のファイリングが挙げられる。また、図２６及び表２に示すような相関データなどのステロイドホルモン類のファイリングなどが挙げられる。しかし、本開示は、これに限定されるものではない。
【００５９】
モノアミン類のファイリングの一例について、以下に説明する。
例えば、ドーパミン平均値において（図７参照）、ドーパミン平均値：報酬依存（正）、ＤＡ平均値：協調性（正）、ＤＡ平均値：固執傾向（負）。
また、ＤＡ平均値／Ｌ−ドーパ平均値において（図８参照）、DA平均値/L-DOPA平均値：新規性追求(正)、DA平均値/L-DOPA平均値：固執傾向（負）。
【００６０】
また、ドーパミン（Ｌ−ドーパ）と性格（新規追求性）において、DA平均値/L-DOPA平均値：新規性追求（正）、DA［娯楽後／前］：新規追求性（正）、L-DOPA［運動後／前］：新規追求性（負）。
ドーパミン（Ｌ−ドーパ）と性格（損害回避）において、L-DOPA［ストレス後／前］：損害回避（正）、DA［運動後／前］：損害回避（負）、運動［△DA平均値／△L-DOPA平均値］：損害回避（負）。
ドーパミン（Ｌ−ドーパ）と性格（報酬依存）において、L-DOPA［睡眠後／前］：報酬依存（負）、DA平均値：報酬依存（正）、L-DOPA［運動後／前］：報酬依存（正）、DA［ストレス後／前］：報酬依存（負）。
ドーパミン（Ｌ−ドーパ）と性格（固執傾向）において、L-DOPA［娯楽後／前］：固執傾向（負）、L-DOPA［運動後／前］：固執傾向（正）。DA［睡眠後／前］：固執傾向（正）、DA［娯楽後／前］：固執傾向（負）、DA［運動後／前］：固執傾向（負）、運動［△DA／△L-DOPA］：固執傾向（負）。
ドーパミン（Ｌ−ドーパ）と性格（自己志向）において、DA平均値：固執傾向（負）、DA平均値／L-DOPA平均値：固執傾向（負）。
【００６１】
ドーパミン（Ｌ−ドーパ）と性格（自己志向）において、DA［睡眠後／前］：自己志向（負）、DA［運動後／前］：自己志向（正）。L-DOPA［ストレス後／前］：自己志向（負）、DA［ストレス後／前］：自己志向（正）、ストレス［△DA／△L-DOPA］：自己志向（正）。DA［娯楽後／前］：自己志向（正）、娯楽［△DA／△L-DOPA］：自己志向（正）。
ドーパミン（Ｌ−ドーパ）と性格（協調性）において、DA平均値：協調性（正）、L-DA［ストレス後／前］：協調性（負）、L-DOPA［睡眠後／前］：協調性（負）。娯楽［△DA／△L-DOPA］：協調性（正）、L-DOPA［運動後／前］：協調性（正）、DA［睡眠後／前］：協調性（負）、DA［娯楽後／前］：協調性（正）、DA［運動後／前］：協調性（正）。
ドーパミン（Ｌ−ドーパ）と性格（自己超越性）において、L-DOPA［運動後／前］：自己超越性（負）、DA［娯楽後／前］：自己超越性（負）。DA［ストレス後／前］：自己超越性（負）、ストレス［△DA／△L-DOPA］：自己超越性（負）。
【００６２】
また、ドーパミン（Ｌ−ドーパ）とカテコールアミンの生理指標において、DA［負荷前／後］：収縮期血圧の最高血圧［負荷前／後］（正）、L-DOPA DA［負荷前／後］：心拍数［負荷前／後］（正）、DA平均値：最低血圧（正）。
【００６３】
一例として、ある対象者が、運動前及び後での体表上のドーパミンの生体分子データ及びその採取時期の運動前後を手動にて入力する。
また、一例として、ある対象者が、体表上生体分子採取部１０２にて、運動前及び後での体表上の生体分子を測定する。このとき生活行動取得部１０３は生活行動を単数又は複数の生体分子のピークを検出し、その中のドーパミンピークからその量（変動量）を算出する。
また、一例として、ある対象者が、体表上生体分子採取部１０２にて、体表上の生体分子を測定し、上述の如く生体分子の量（変動量）を算出する。その後、この生体分子データから、分子時計表に基づき生活行動データを取得することも可能である。
これらのデータは、体表上生体分子データ処理部２、又は体表上生体分子データ処理部２及び生活行動データ処理部３に送信される。
【００６４】
更に、上述したデータは個体情報解析部１に送信される。
まず、例えば、個体情報解析部１は、図５のドーパミン（ＤＡ）表の「運動」欄から、気質のうち「損害回避」及び性格のうち「自己志向性」「協調性」を選択する。そして、個体情報解析部１は、運動前のドーパミン量に比し、運動後のドーパミン量が高い場合には、図５から、損害回避は低い気質である；自己志向及び協調性は高い性格であると判定できる。
次に、更に図１２の「損害回避」ファイルと、図１６の「自己志向」ファイル、図１７の「協調性」ファイルを選択する。更に、各ファイルの中から、「運動後／運動前」ファイルを選択する。
さらに、図１２の「損害回避」ファイルの場合、運動後のドーパミン量が、運動前のドーパミン量よりも高い場合、例えば「後／前」＝２の場合には、損害回避が４０％程度の低い気質であると判定する。また、逆に運動後のドーパミン量が、運動前のドーパミン量よりも低い場合には、損害回避が低い気質であると判定する。  一方、例えば図１６の「自己志向」ファイルの場合、運動後のドーパミン量が、運動前
のドーパミン量よりも高い場合、例えば「後／前」＝２の場合には、自己志向が８０％程度の高い性格であると判断する。
【００６５】
また、ステロイドホルモン類のファイリングの一例について、以下に説明する。
例えば、テストステロンとリスクテイク率において（表２及び図２６参照）、テストステロン濃度：リスクテイク率（正）。また、コルチゾールとリスクテイク率において（表２参照）、コルチゾール濃度：リスクテイク率（正）。
【００６６】
（６）個体情報判定フロー
【００６７】
図３を参照して、本開示の個体情報判定のフローを、以下の［ステップ１］〜［ステップ６］にて、一例を説明する。本開示の個体情報判定のフローは、特にこれに限定されるものではない。
［ステップ１］：体表上生体分子採取部１０２の体表上生体分子の測定結果が、体表上生体分子データ処理部２に送信され、体表上生体分子データ（物質の特定（同定）及びその量等）となる。前記特定（同定）及び定量される物質とは、例えば、ドーパミン、Ｌ―ドーパ、テストステロン及びコルチゾール等が挙げられる。
［ステップ２］：また、これとは同時並行又は別々に、生活行動取得部１０３の生活行動の測定結果が、生活行動データ処理部３に送信され、生活行動データとなり、適宜、分類基準にて更に生活行動分類データとなる。
［ステップ３］：そして、体表上生体分子データと生活行動データとが、同時並行に又は別々に個体情報解析部１に送信され、体表上生体分子データと生活行動データとが、並列リンク状態となるか何れか一方のデータに階層化されて内包される。
このとき、これらのデータは、記憶部１０４に記憶されてもよい。
［ステップ４］：次いで、個体情報解析部１にて「体表上生体分子データ」と「このときの生活行動データ」とが結合したデータとなる。更に、「体表上生体分子データとこのときの生活行動データ」に対応する変換情報（例えば、変換式や変換表等）が、変換情報ファイル（データ）から選択される。
［ステップ５］：そして、前記「体表上生体分子データとこのときの生活行動データ」における「生体分子データ」及び／又は「生活行動データ」を、選択された変換情報（例えば、変換表の場合）の「体表上生体分子欄」及び／又は「生活行動欄」に当てはめる。その中で、相関のある個体情報（具体的には、気質、性格、個性等）が選択され、これを個体情報として判定する。この判定結果を表示する。
［ステップ６］：更に、変換情報ファイルに、相関データがある場合には、「生体分子データ」及び／又は「生活行動データ」に基づき、気質や性格等の傾向度合いを割合（％）として判定する。
なお、体表上生体分子データ（個別の生体分子の測定値）及び／又は生活行動（分類データ）は、入力手段にて入力することも可能である。
また、体表上生体分子を採取したときの生活行動を記憶しながら、分類基準に当てはめてデータ蓄積し、所定の期間経過後できた際に、個体情報処理を自動的に開始するように予め設定していてもよい。
また、予め採取時に入力手段等によって設定し、生体分子データ及び生活行動データの収集が完了した後個体情報処理を自動的に開始させてもよいし、入力手段等にて直接入力してもよい。
【００６８】
また、上述の如く、体表上生体分子データに基づき生活行動情報を得ることが可能であるので、上述の［ステップ２］〜［ステップ３］をスキップ、又は［ステップ２］〜［ステップ４］をスキップしてもよい。以下に一例を示す。
［ステップ１ａ］：体表上生体分子採取部１０２の体表上生体分子の測定結果が、体表上生体分子データ処理部２に送信され、体表上生体分子データ（物質の特定（同定）及びその量等）となる。
このとき、これらのデータは、記憶部１０４に記憶されてもよい。
［ステップ２ａ］：次いで、個体情報解析部１にて「体表上生体分子データ」に対応する変換情報（例えば、変換式や変換表等）が、変換情報ファイル（データ）から選択される。
［ステップ３ａ］：そして、前記「体表上生体分子データ」を、選択された変換情報（例えば、相関データの場合）にて、「生体分子データ」に基づき、相関のある個体情報（具体的には、気質、性格、個性等）が選択され、これを個体情報として判定する。また、気質や性格等の傾向度合いを割合（％）として判定する。この判定結果を表示する。
【００６９】
（７）前記変換情報の作成方法
なお、前記変換情報の作成方法について、以下に説明するが、これは一例であり、これに限定されるものではない。
個人の気質や性格等の個体情報を規定や分類する従来の技術（例えば図６参照）である、質問紙法、作業検査表、特定の刺激に対する応答表、最後通牒ゲームやアイオワギャンブリングテスト等のゲーム形式等にて、変換情報作成のため被験者のデータを取得する。この変換情報作成の被験者の前述のような生活行動時の体表上の生体分子を測定する。これにより、変換情報作成の被験者の体表上の生体分子データ及び生活行動データを得る。そして、変換情報作成の被験者の質問紙法等にて得られた結果と、生体分子データ及び／又は生活行動データとの相関関係をみる。この相関関係から、変換情報を得る。
例えば、図７〜図１８のようなファイリングを行い、その結果から図５のような変換情報を得る。このようなファイリングに関しては生物統計学（多変量解析等）に準じて行えばよい。
【００７０】
なお、質問紙法等にて得られた結果を、記憶部１０４に記憶させることも可能である。そして、上述と同様に、各データを入力や送信等により、個体情報解析部１、体表上生体分子データ処理部２及び生活行動データ処理部３にて、相関関係を判断し、これから変換情報を作成してもよい。
このとき、例えば、相関係数ｒに基づき、個体情報の判定の「正確さ」を提示してもよい。所定の範囲内となったときには、「８０％以上１００％の確立」や「５０％以上８０％未満の確立」と出力してもよい。そして、この基準に基づき、画面等を調整してもよい。
また、個体情報を規定や分類する技術の質問紙法や作業検査表の項目を細分化した内容を、適宜対象者に行ってもらい、母集団を増やすことで変換情報の正確さを高めることも可能である。
【００７１】
＜２．第１実施形態：体表上生体分子データ／モノアミン類＞
（１）概要
本発明者らは、「体表上の生体分子の種類及び量」と「ヒトの日々の生活に置ける行動」とに着目し、「対象者の個性、気質、性格」との関係について、鋭意検討を行った結果、日々の生活における行動に並行した皮膚上生体分子の量や量比変動から、測定された対象者の、個性、気質、性格に関する情報を作成することが可能であるとの知見を得た。
具体的には、各生活行動における体表上のモノアミン類を測定して、個体情報を行った。より具体的には、カテコールアミン類のドーパミン及びＬ−ドーパを測定したところ、全く意外にも新規な知見を見出した。以降、特にカテコールアミン類について説明するが、これに限定されるものではない。
【００７２】
ここで、従来、カテコールアミン類の各生体分子の量から様々な生理状態や病態の情報を得ることができるため、採血や尿採取により血中カテコールアミンや尿中カテコールアミン代謝物の測定が行われている。しかし、採血や尿採取による精神的ストレスからカテコールアミン量が変動し、正確な値が測定できないのが実状であったが、本開示の新規な知見により、正確な値を測定することが可能となる。
【００７３】
具体的な知見としては、図１９に示すように、体表上のカテコールアミン類（ドーパミン、Ｌ−ドーパ、ノルアドレナリン、アドレナリン）のうち、個人差の大きい生体分子は、ドーパミンであり、他の３生体分子は個人差の少ないものであることを明らかにした。
また、体表上のドーパミン及びＬ−ドーパの検出された量が多いことから、種々の分析や判定に適していると考えた。このような知見は未だに知られていなかった。
更に、図２０に示すように、体表上Ｌ−ドーパ量は、個人差が少なく、様々な要因による変動を評価することに適していることを明らかにした。一方、体表上ドーパミン量は、個人差が大きく、個人の背景的な量を評価することに適していることを明らかにした。
また、図２１に示すように、体表上のＬドーパの変動が心拍数や血圧等の血流に関す変動と相関を示していることを明らかにした。また、図２２に示すように、体表上ドーパミン量が、最低血圧と相関していることを明らかにした。
【００７４】
このことから、本開示において、体表から測定されるカテコールアミン類のうち、Ｌ−ドーパの変動量を用いて、外的要因又は内的要因によるカテコールアミン類の変動を推量することが可能となる。これにより、対象者が受けた外的要因又は内的要因を評価し、ドーパミン量を用いて測定対象者の遺伝的要因や環境要因による気質を評価できると考えた。
そして、更に生活行動データも詳細に取得し、検討した試行錯誤の結果、体表上のカテコールアミン類の生体分子データに基づき、個体情報を判定することを見出した。
【００７５】
ところで、カテコールアミン類は、主に、脳、交感神経、副腎髄質に存在する生体アミンの総称で、ドーパミン、ノルアドレナリン、アドレナリンがその代表例である。このカテコールアミン類は、チロシンから、Ｌ−ドーパ、ドーパミン、ノルアドレナリン、アドレナリンといった順序で生合成される。
カテコールアミン類は、中枢または末梢神経の伝達物質としての作用や、副腎髄質ホルモンとしての作用から、日常生活の中で外界からの影響や自身の内的活動で顕著に変動することが知られている。
カテコールアミン類の関わる病態としては、副腎髄質の異常でカテコールアミン類の分泌が増加する褐色脂肪細胞腫や、中枢系の異常としては、ドーパミン神経が破綻しドーパミン量が低下するパーキンソン病がある。また、統合失調症やADHDにはドーパミンの異常が関与しているという報告や、ノルアドレナリンが鬱と関係しているといった知見がある。
【００７６】
ドーパミンは、中枢神経における神経伝達物質としての機能が主であり、運動神経の制御、ホルモンの調整、また報酬系に関連し、快感、意欲、動機、学習効率の向上などの作用がある。ドーパミンには、副腎髄質から分泌されるホルモンとしての機能もあり、心筋や腎臓、血管内皮に作用し、血圧や心拍数にも影響することが知られている。
また、ドーパミンに関しては特に中枢機能において、変動だけでなく遺伝的素因や環境要因に起因する背景的な量も重要であり、ドーパミン関連遺伝子の多型と気質や学習能力などとの関係が知られている。
ノルアドレナリンは、交感神経から分泌される神経伝達物質としての作用が主であり、副腎髄質から分泌されるホルモンとしての作用と合わせて、交感神経刺激が関与する各臓器の反応、例えば心拍数の増加や代謝変化などに関与する。ノルアドレナリンにも中枢神経の神経伝達物質としての作用もあることが知られている。
アドレナリンは、副腎髄質ホルモンとしての作用が主でありノルアドレナリン同様、交感神経刺激が関与する各臓器の反応に関与することが知られている。
セロトニンは、中枢神経における神経伝達物質としての機能と、小腸粘膜から産生されるホルモン機能があり、中枢の機能としては興奮や不快感などを抑制する回路に関与することが知られている。
【００７７】
（２）本開示の実施形態１に係わる個体情報判定方法
本開示の実施形態１に係わる個体情報判定方法において、上述の＜１．個体情報判定方法＞と重複するものについては省略して説明する。
本実施形態１の個体情報判定方法は、前記個体情報解析部１及び前記体表上生体分子データ処理部２を有しているのが好適である。更に、前記生活行動データ処理部３を有しているのが好適である。
本開示の実施形態１は、上述の＜１．個体情報判定方法＞に従って、個体情報判定を行うことができる。
前記体表表面上生体分子データが、モノアミン類であるのが好適である。よりモノアミン、モノアミン前駆体及びモノアミン代謝物であるのが好適である。また、カテコールアミン類であるのが好適である。カテコールアミン類には、Ｌ−ドーパ、ドーパミン、ノルアドレナリン、アドレナリン等が挙げられる。この生体分子を利用することにより、上述の如く、より精度の高い個体情報を判定（作成）することが可能である。
【００７８】
更に、前記モノアミン類の生体分子データのうち、ドーパミン及び／又はＬ−ドーパの生体分子データが好適である。このときの変換情報としては、図５、図７〜１８、図２１、図２２等のファイリングを使用するのが好適であり、これらが記憶部１０４に格納されているのが好ましい。これにより、簡便でより精度の高い個体情報を判定（作成）することが可能となる。
以下により詳しく説明するが、これは例示に過ぎず、本開示はこれに限定されるものではない。
【００７９】
前記体表表面上ドーパミンの生体分子データ（好適には量（例えば変動量など））から、生活行動の睡眠又は運動のドーパミン増減を判定する。或いは、前記ドーパミン生体分子データ及び生活活動データからの睡眠データ（好適には後前の量比）から、生活行動のストレス、娯楽又は運動の増減を判定する。
これらは、「ドーパミン平均値と生活行動のＬ−ドーパ又はドーパミン（図９参照）」及び「ドーパミンの生活行動間（図１０参照）」等の変換情報に従って、行うのが好適である。そして、このような変換情報を用いることによって、何れか一方のデータが判明することで、他方の予測したデータを容易に得ることができるので有利である。
【００８０】
より詳述には、ドーパミン平均値（１日）と、生活行動でのドーパミンやＬ−ドーパとの相関（変換情報）に基づき行うのが好適である（図９参照）。
例えば、ドーパミン（DAともいう）平均値と生活行動のＬ−ドーパ（L-DOPAともいう）又はドーパミンにおいて（図９参照）、DA［睡眠後／前］：DA（負）、DA［運動直後／前］：DA（正）、DA［運動後／前］：DA（正）、L-DOPA［睡眠後／前］：DA（負）、L-DOPA［運動前／後］：DA（正）。
また、生活行動でのドーパミン量と、他の生活行動のドーパミン量との相関（変換情報）に基づき行うのが好適である（図１０参照）。
例えば、ドーパミンの生活行動間において（図１０参照）、DA［ストレス後／前］：DA［睡眠後／前］（負）、DA［娯楽後／前］：DA［睡眠後／前］（負）、DA［運動後／前］：DA［睡眠後／前］（負）。更に、DA［娯楽後／前］：DA［ストレス後／前］（正）、DA［運動後／前］：DA［ストレス後／前］（正）、DA［運動後／前］：DA［娯楽後／前］（正）。
【００８１】
なお、例えばDA［睡眠後／前］とは、睡眠後のDA量／睡眠前のDA量であり、他の［後／前］も同様に［後の量／前の量］である。
【００８２】
前記体表表面上ドーパミンの生体分子データ及び／又は前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データから、新規性追求、損害回避、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格を判定する。このようにして、体表表面上の生体分子データ（種類、量比）及び生活行動データに基づき、気質、性格の個体情報を得ることができる。
このとき、記憶部１０４等に格納されている単数又は複数のファイリング又は他の部より送信される該ファイリングを変換情報とし、この変換情報に従って、個体情報を判定（作成）するのが好適である。なお、複数のファイリング（ストック）を利用すれば、この中からより適したファイリングを検索することが可能となる。そして、適したファイリングに、知り得たデータを当てはめれば、知りたいデータを容易に得ることができるので、有利である。
このファイリングとしては、例えば、図５のような一覧表や図７〜１８、図２１、図２２に示すような相関データ図等が挙げられる。
【００８３】
本開示の個体情報判定のフローを、［ステップ１］〜［ステップ４］にて、図３及び５を参照して、説明する。
［ステップ１］：体表上生体分子採取部１０２から全体表上生体分子データが、体表上生体分子データ処理部２に送信され、該処理部２にて、特定された物質及びその量を算出される。
例えば、体表上生体分子装置等の測定結果が、体表上生体分子採取部１０２から、体表上生体分子データ処理部２に送信され、該処理部２にてドーパミン及びＬ−ドーパ並びにそれぞれの量が特定される。この体表上生体分子データが、個体情報解析部１に送信される。
【００８４】
［ステップ２］：また、これと同時並行又は別々に、生活行動取得部１０３から全生活行動データが、生活行動データ処理部３に送信され、該処理部３にて、生活状況や期間等の基準で分類される。
例えば、加速センサ等の測定結果が、生活行動取得部１０３から、生活行動データ処理部３に送信され、該処理部３にて、運動前、運動中、運動後が特定される。この生活行動分類データが、個体情報解析部１に送信される。
【００８５】
［ステップ３］：そして、体表上生体分子データと生活行動データとが、同時並行又は別々に個体情報解析部１に送信され、体表全体分子データと生活行動データ（生活行動分類データ）とが、並列リンク状態や階層化などによって結合してもよい。
例えば、送信された体表上生体分子データの「ドーパミン（その量）」「Ｌ−ドーパ（その量）」と、生活行動分類データの「運動前」「運動中」「運動後」とが結合する。
一例として、「ドーパミン」の項の下に「量」−「運動前」、「量」−「運動中」、「量」−「運動後」と階層化され、ファイリングされる。又は、「ドーパミン」「その量」−「運動前」「運動中」「運動後」と並列リンク状態でファイリングされる。
【００８６】
［ステップ４］：そして、「体表上生体分子データとこのときの生活行動データ」における「生体分子データ」及び／又は「生活行動データ」を、選択された変換情報に当てはめる。
一例として、「ドーパミン量」−「睡眠」を、図５のＤＡ表の変換情報に当てはめて、固執傾向が高く及び自己志向が低いと判定する。また、「運動前」、「ドーパミン量」−「運動後」で、ドーパミン［運動後／運動前］の量比を算出し、例えば、量比＝１のとき、図１３の報酬依存の相関図の変換情報に当てはめ、報酬依存度は３０％と判定する。
この判定結果を、出力する。
【００８７】
３）ドーパミン生体分子データ及び／又はＬ−ドーパと生活行動データに基づく個体情報判定方法
更に、以下の（Ａ）〜（Ｅ）が好適であり、以下に詳述するが、これらに限定されるものではない。
【００８８】
（Ａ）前記体表表面上ドーパミン生体分子データと前記生活行動データからの該生体分子の平均値に基づき、固執傾向の気質、並びに報酬依存及び協調性の性格、を判定する。
これにより、気質及び性格の個体情報を得ることができる。
例えば、ドーパミン平均値において（図７参照）、ドーパミン平均値：報酬依存（正）、ＤＡ平均値：協調性（正）、ＤＡ平均値：固執傾向（負）。
【００８９】
（Ｂ）前記体表表面上生体分子データからの（体表表面上ドーパミン／体表表面上Ｌ−ドーパ）比の生体分子データと、前記生活行動データからの該生体分子の平均値に基づき、新規性追求、固執傾向の気質、を判定する。これにより、気質の個体情報を得ることができる。
例えば、ＤＡ平均値／Ｌ−ドーパ平均値において（図８参照）、DA平均値/L-DOPA平均値：新規性追求(正)、DA平均値/L-DOPA平均値：固執傾向（負）。
【００９０】
（Ｃ）前記体表表面上ドーパミン生体分子データと、前記生活行動データから、以下の（ａ）〜（ｄ）を判定するのが好適である。
（ａ）睡眠データに基づき、固執傾向の気質及び自己志向の性格。
（ｂ）ストレスデータに基づき、報酬依存の気質並びに自己志向及び自己超越性の性格。
（ｃ）娯楽データに基づき、固執傾向の気質並びに自己志向、協調性及び自己超越性の性格。
（ｄ）運動データに基づき、損害回避及び固執傾向の気質、並びに自己志向及び協調性及び自己超越性の性格。
【００９１】
この際、前記体表表面上ドーパミン生体分子データと、このときの生活行動データを選択する。図５に示すファイリング（一覧表）のうちDA表を選択する。このとき、生体分子の採取時の生活行動データが、（ａ）睡眠データ、（ｂ）ストレスデータ、（ｃ）娯楽データ、（ｄ）運動データの何れかを判断する。相関関係の高い個体情報を判定し、必要に応じてその割合も判定する。これに基づき、個体情報を作成し、出力する。
例えば、DA［睡眠後／前］が「１」の場合、図１４のDA［睡眠後／前］から、固執傾向５０％と判定する。
【００９２】
（Ｄ）前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データと、前記生活行動データから、以下の（ａ）〜（ｄ）を判定するのが好適である。
（ａ）睡眠データに基づき、報酬依存の気質及び協調性の性格。
（ｂ）ストレスデータに基づき、損害回避の気質並びに自己志向及び協調性の性格。
（ｃ）娯楽データに基づき、新規性追求、及び固執傾向の気質並びに自己志向、及び協調性の性格。
（ｄ）運動データから、新規性追求、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに協調性及び自己超越性の性格。
この判定は、上述の「ドーパミン生体分子データ」による判定のように、行えばよい。例えば、DOPA［睡眠後／前］が「１」の場合、図１３のDOPA［睡眠後／前］から、報酬依存度３０％と判定する。
【００９３】
（Ｅ）前記体表表面上生体分子データからの（体表表面上ドーパミン／体表表面上Ｌ−ドーパ）比の生体分子データと、前記生活行動データから、以下の（ａ）〜（ｄ）を判定するのが好適である。
（ａ）睡眠データに基づき、固執傾向の気質及び自己志向の性格。
（ｂ）ストレスデータに基づき、損害回避の気質並びに自己志向、協調性及び自己超越性の性格。
（ｃ）娯楽データに基づき、自己志向、協調性、及び自己超越性の性格。
（ｄ）運動データに基づき、新規性追求、損害回避、及び固執傾向の気質。
この判定は、上述の「ドーパミン生体分子データ」による判定のように、行えばよい。例えば、娯楽［DA／L-DOPA］が「１」の場合、図１６の娯楽［dDA／dDopa］から、自己志向６０％と判定する。
【００９４】
＜３．第２実施形態：体表上生体分子データ／ステロイドホルモン類＞
（１）概要
本発明者らは、「体表上の生体分子の種類及び量」に着目し、「対象者の個性、基質、性格」との関係性について、鋭意検討を行った。その結果、体表上のステロイドホルモン類の量と、リスクテイク行動、公平さ、攻撃的・支配的傾向や信頼、チームでの競争・モチベーションへの影響とが相関することを見出した。
ここで、ステロイドホルモン類は、例えば、コルチゾール類、アンドロゲン類、エストロゲン類といったものが挙げられる。これらは、副腎皮質や、卵巣や精巣等から分泌されるものである。アンドロゲン類とエストロゲン類は、性ホルモンと呼ばれ、体内においてこれらの量やバランスが重要であると言われている。そして、従来採血等によりステロイドホルモン類を測定していたが、心理的負担が大きく現実的ではなかった。
さらに、本発明者らは、意外にも、直接血液を採取しなくとも、体表上のステロイドホルモン類を測定することで、「対象者の個性、気質、性格」がより良好に判断できることを明らかにした。
【００９５】
（２）本開示の実施形態２に係わる個体情報判定方法
本開示の実施形態２に係わる個体情報判定方法において、上述の＜１．個体情報判定方法＞と重複するものについては省略して説明する。
本実施形態２の個体情報判定方法は、前記個体情報解析部１及び前記体表上生体分子データ処理部２を有しているのが好適である。更に、前記生活行動データ処理部３を有しているのが好適である。
本開示の実施形態２は、上述の＜１．個体情報判定方法＞に従って、個体情報判定を行うことができる。
前記体表表面上生体分子データが、ステロイドホルモン類であるのが好適である。よりテストステロン類であるのが好適である。この生体分子を利用することにより、上述の如く、より精度の高い個体情報を判定（作成）することが可能となる。
【００９６】
更に、前記ステロイドホルモン類の生体分子データのうち、テストステロンの生体分子データが好適である。このときの変換情報としては、図２６及び表２等のファイリングを使用するのが好適であり、これらが記憶部１０４に格納されているのが好ましい。これにより、簡便でより精度の高い個体情報を判定（作成）することが可能となる。
以下により詳しく説明するが、これは例示に過ぎず、本開示はこれに限定されるものではない。
前記体表表面上のテストステロンの生体分子データ（好適には量（例えば変動量）など）から、リスクテイク行動、公平さ、攻撃的・支配的傾向や信頼、チームでの競争・モチベーションへの影響について判定する。
例えば、リスクテイク行動については、「皮膚上テストステロン濃度とリスクテイク率（図２６及び表２参照）」等の変換情報に従って、行うのが好適である。
前記体表表面上テストステロンの生体分子データから、リスクテイク率を判定する。このようにして、体表表面上の生体分子データ（種類、量）に基づき、気質、性格の個人情報を得えることができる。
このとき、記憶部１０４に格納されている単数又は複数のファイリング又は他の部より送信される該ファイリングを変換情報とし、この変換情報に従って、個体情報を判定（作成）するのが好適である。なお、複数のファイリング（ストック）を利用すれば、この中からより適したファイリングを検索することが可能となる。そして、適したファイリングに、知り得たデータを当てはめれば、知りたいデータを容易に得ることができるので有利である。
このファイリングとしては、例えば、図２６や表２に示すような相関データ図等が挙げられる。
【００９７】
本開示の個体情報判定フローを［ステップ１］〜［ステップ３］にて図３及び４を参照して説明する。
［ステップ１］：体表上生体分子採取部１０２の体表上生体分子の測定結果が、体表上生体分子データ処理部２に送信され、体表上生体分子データ（物質の特定（同定）及びその量等）となる。
このとき、これらのデータは、記憶部１０４に記憶されてもよい。
［ステップ２］：次いで、個体情報解析部１にて「体表上生体分子データ」に対応する変換情報（例えば、変換式や変換表等）が、変換情報ファイル（データ）から選択される。
［ステップ３］：そして、前記「体表上生体分子データ」を、選択された変換情報（例えば、相関データの場合）にて、「生体分子データ」に基づき、相関のある個体情報（具体的には、気質、性格、個性等）が選択され、これを個体情報として判定する。また、気質や性格等の傾向度合いを割合（％）として判定する。この判定結果を表示する。
【００９８】
＜４．個体情報判定装置＞
本開示に係わる個体情報判定装置について説明する。この個体情報判定装置は、上述した個体情報判定方法を実現可能な構成を有するものであれば特に限定されない。
【００９９】
以下に、好適な実施形態の一例について説明する。
図３は本開示に係わる個体情報判定装置の構成を示すブロック図（概略図）である。
本開示の個体情報判定装置１０は、体表表面上生体分子データ処理部２と、生活行動データ処理部３と、個体情報解析部１とを備えている。
個体情報解析部１にて、体表表面上生活分子（以下、「体表上生体分子）ともいう）データ処理機能及び／又は生活行動データ処理機能を行う場合には、体表上生体分子データ処理部２及び／又は生活行動データ処理部３を備えていなくともよい。
【０１００】
（１）体表上生体分子データ処理部
体表上生体分子データ処理部２は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。また、体表上生活データ処理機能を個体情報解析部１にて行ってもよい。
（２）生活行動データ処理部
生活行動データ処理部３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。また、生活行動データ処理機能を個体情報処理部１にて行ってもよい。
（３）個体情報解析部
個体情報解析部１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。
前記個体情報解析部１は、前記生体分子データ処理部２と、前記生活行動データ処理部３とを制御する。
前記個体情報解析部１は、前記生体分子データ処理部２から得られた体表上生体分子データと、前記生活行動データ処理部３から得られた生活行動データとに基づき、変換情報に従って、個体情報を作成する。
一例として、個体情報として、新規性追求、損害回避、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格が挙げられる。また、個体情報として、リスクテイク行動、公平さ、攻撃的・支配的傾向や信頼、チームでの競争・モチベーションの気質・性格が挙げられる。
このとき、このなかから、前記体表上生体分子データ及び／又は前記生活行動データに基づき、格納されている変換情報に従って、判定し、個体情報を作成する。
【０１０１】
（４）記憶部
また、更に記憶部１０４を備えていてもよい。この記憶部１０４は脱着可能でもよい。このとき個体情報解析部１は、更に記憶部１０４を制御してもよい。そして、記憶部１０４は、前記生体分子データ、前記生活行動データ、変換情報を記憶することが可能である。また記憶部１０４は、個体情報解析部１とこれらのデータを無線又は有線にて送受信することが可能である。
【０１０２】
（５）出力部
また、更に出力部１０５を備えていてもよい。この出力部１０５は脱着可能でもよい。
このとき個体情報解析部１は、更に出力部１０５を制御してもよい。そして、出力部１０５は、個体情報解析部１にて作成された個体情報の判定を出力する。この出力は、画面表示や音声出力等でもよい。
【０１０３】
（６）電子機器
本開示の個体情報判定部を、電子機器に備えるのが好適である。また、本開示のプログラム及びこれを記憶した情報記録媒体を、電子機器に備えても良く、電子機器にインストールしてもよい。
本開示の個体情報判定法（気質、性格情報）を利用して、様々なデバイス、ソフト等の作用や作業性を最適化することが可能となる。最適化できる電子機器として、例えば、運動機器、睡眠関連機器、娯楽機器（ソフト）、教育機器（ソフト）、ストレス負荷のかかる作業を必要とする機器（ソフト）等が挙げられる。
【０１０４】
また、本開示を用いれば、気質、性格に合った商品や情報などを提供や推薦することが可能となる。
また、娯楽機器（ゲーム機器等）の場合、娯楽機器に本開示を内包させることによって、個人の気質や性格に応じてカスタマイズされたゲームを行うことも可能となる。例えば、新規性追求の場合には、攻撃的にならないように、また損害回避の場合、疲労を感じさせないように、画面の輝度を落とす等が挙げられる。または、ソーシャルネットワークなど、インターネットを通じたコミュニケーションにおいて、現在の性格を提示することでコミュニケーションを促進することが可能になる。
更に、本開示によれば、統合失調症やADHDや鬱といった精神疾患や発達障害に対して、気質、性格の尺度を与えることで、診断、治療の補助とすることが可能となる。また、アルツハイマー病やパーキンソン病等、人格障害を伴う神経変性疾患に対して、気質、性格の尺度を与えることで、治療の補助とすることが可能となる。
【０１０５】
また、本開示によれば、体表表面上生体分子から生体分子の種類及び量を判断し、リスクテイク行動のとりやすさが評価できる。特に、非侵襲に、簡便にユーザのその時のリスクテイクの傾向を測定できるため、日常の作業・職務への適性が測定できる。
例えば、トレーダーなどギャンブル性、瞬発力の求められる職務への適性が評価できる。特に、その日有望なトレーダーを選択するなどの短期的な判断ができることが有利な点である。
また、本開示によれば、体表表面上生体分子を簡便に測定し、生体分子の種類を簡単に判断できることから、攻撃的・支配的傾向、危険を冒す傾向、報酬依存的な傾向、他者を信頼しない傾向、チーム活動への適性、職務へのモチベーションなどを測定することも可能である。
本開示は、これらの傾向は同一人物でも日日変化していくものであるから、様々なイベントの記録とあわせて常日頃測定し、セルフマネジメント、チームマネジメント等に活用することが考えられる。さらに、この値を用いて他人との相性の診断などエンターテインメントツール、コミュニケーションツール等として使える。
【０１０６】
＜５．本開示の実施形態のハードウエア構成について＞
図２５を参照しながら、本開示の実施形態に係わる個体情報判定装置１０のハードウエア構成について、詳細に説明する。図は本開示の実施形態に係わる個体情報判定装置１０のハードウエア構成を説明するためのブロック図である。
【０１０７】
個体情報判定装置１０は、個体情報解析部１以外に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５とを備える。また、個体情報判定装置１０は、更に、ホストバス９０７と、ブリッジ９０９と、外部バス９１１と、インターフェース９１３と、入力装置９１５と、出力装置９１７と、ストレージ装置９１９と、ドライブ９２１と、接続ポート９２３と、通信装置９２５とを備える。
【０１０８】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置及び制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、又はリムーバル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、個体情報判定装置１０内の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメー等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。
【０１０９】
ホストバズ９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（peripheral Component Interconnect/Interface）バス等の外部バス９１１に接続されている。
【０１１０】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ及びレバー等ユーザが操作するための操作手段である。また、入力装置９１５は、例えば赤外線やその他電波を利用したり、リモートコントロール手段（いわゆるリモコン）であってもよいし、個体情報判定装置１０の操作に対応した携帯電話やＰＡＤ等の外部接続機器（小型端末）９２９であってもよい。さらに、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路等から構成されている。個体情報判定装置１０のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、個体情報判定装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【０１１１】
出力装置９１７は取得した情報をユーザに対して視覚的又は視聴的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置としては、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置、及びランプ等の表示装置や、スピーカ及びヘッドフォン等の音声出力装置やプリンタ装置、携帯電話、ファクシミリ等がある。出力装置９１７は例えば、個体情報判定装置１０が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、個体情報判定装置１０が行った各種処理により得られた結果を、テキスト又はイメージで表示する。他方、音声出力装置は再生された音声データ及び音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。
【０１１２】
ストレージ装置９１９は、個体情報判定装置１０の記憶部の一部として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等により構成されている。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ901が実行するプログラムや各種データ、及び外部から取得した各種のデータを格納する。
【０１１３】
ドライブ９２１は、記憶媒体用リーダライタであり、個体情報判定装置１０内に内蔵、或いは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読みだして、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むことも可能である。
リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア等である。また、リムーバブル記憶媒体９２７は、ＳＤメモリーカード（Secure Digital memory card）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、非接触型
ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Intergrated Circuit card）又は電子機器等であってもよい。
【０１１４】
接続ポート９２３は、機器と個体情報判定装置１０に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３の一例として、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート、ｉ．Ｌｉｎｋ等のＩＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）ポート等がある。接続ポート９２３の別の例としては、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）ポート等がある。この接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、個体情報判定装置１０は外部接続機器９２９から直接各種データを取得したり、外部接続機器９２９に各種データを提供したりする。
【０１１５】
通信装置９２５は、例えば通信網９３１に接続するための通信デバイス等で構成されてた通信インターフェイスである。通信装置９２５は、例えば、有線又は無線ＬＡＮ（Local Area Network）、又はＷＵＳＢ（Wireless USB）用の通信カード等がある。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）用のルータ又は各種通信用モデム等であってもよい。
この通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２５に接続される通信網９３１は、有線又は無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信又は衛星通信等であってもよい。
【０１１６】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
〔１〕  対象者の体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データに基づき、
該対象者の個体情報を判定する、個体情報判定方法。
〔２〕  対象者の体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データに基づき、該対象者の個体情報を判定する、前記〔１〕記載の個体情報判定方法。
〔３〕  前記生活行動データが、生活行動分類データである前記〔１〕又は〔２〕記載の個体情報判定方法。
〔４〕  前記体表表面上生体分子データが、モノアミン類又はステロイドホルモン類を定量するものである前記〔１〕〜〔３〕の何れかに記載の個体情報判定方法。
〔５〕  前記モノアミン類の生体分子データが、ドーパミン及び／又はＬ−ドーパの生
体分子データである前記〔４〕記載の個体情報判定方法。
〔６〕  前記体表表面上ドーパミンの生体分子データから、生活行動の睡眠又は運動のドーパミン増減を判定するか、或いは、前記ドーパミン生体分子データ及び生活行動データからの睡眠データから、生活行動のストレス、娯楽又は運動の増減を判定する、前記〔５〕記載の個体情報判定方法。
〔７〕  前記体表表面上ドーパミンの生体分子データ及び／又は前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データから、新規性追求、損害回避、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格を判定する前記〔５〕又は〔６〕記載の個体情報判定方法。
〔８〕  前記体表表面上ドーパミン生体分子データと、前記生活行動データからの該生体分子の平均値に基づき、固執傾向の気質、並びに報酬依存及び協調性の性格、を判定する前記〔５〕〜〔７〕のいずれかに記載の個体情報判定方法。
〔９〕  前記体表表面上生体分子データからの（体表表面上ドーパミン／体表表面上Ｌ−ドーパ）比の生体分子データと、前記生活行動データからの該生体分子の平均値に基づき、新規性追求、固執傾向の気質、を判定する前記〔５〕〜〔７〕のいずれかに記載の個体情報判定方法。
〔１０〕  前記体表表面上ドーパミン生体分子データと、前記生活行動データからの、（ａ）睡眠データに基づき、固執傾向の気質及び自己志向の性格、（ｂ）ストレスデータに基づき、報酬依存の気質並びに自己志向及び自己超越性の性格、（ｃ）娯楽データに基づき、固執傾向の気質並びに自己志向、協調性及び自己超越性の性格、（ｄ）運動データに基づき、損害回避及び固執傾向の気質、並びに自己志向及び協調性及び自己超越性の性格、を判定する前記〔５〕〜〔７〕のいずれかに記載の個体情報判定方法。
〔１１〕  前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データと、前記生活行動データからの、（ａ）睡眠データに基づき、報酬依存の気質及び協調性の性格、（ｂ）ストレスデータに基づき、損害回避の気質並びに自己志向及び協調性の性格、（ｃ）娯楽データに基づき、新規性追求、及び固執傾向の気質並びに自己志向、及び協調性の性格、（ｄ）運動データに基づき、新規性追求、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに協調性及び自己超越性の性格、を判定する前記〔５〕〜〔７〕のいずれかに記載の個体情報判定方法。
〔１２〕  前記体表表面上生体分子データからの（体表表面上ドーパミン／体表表面上Ｌ−ドーパ）比の生体分子データと、前記生活行動データからの、（ａ）睡眠データに基づき、固執傾向の気質及び自己志向の性格、（ｂ）ストレスデータに基づき、損害回避の気質並びに自己志向、協調性及び自己超越性の性格、（ｃ）娯楽データに基づき、自己志向、協調性、及び自己超越性の性格、（ｄ）運動データに基づき、新規性追求、損害回避、及び固執傾向の気質、を判定する前記〔５〕〜〔７〕のいずれかに記載の個体情報判定方法。
〔１３〕  前記体表表面上テストステロンの生体分子データから、生活行動の攻撃的・支配的傾向、危険を冒す傾向、報酬依存的な傾向、他者を信用しない傾向を判定する、請求項４記載の個体情報判定方法。
【０１１７】
〔１４〕  体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データとに基づき、対象者の個体情報を作成する解析部を備える個体情報判定装置。
〔１５〕  更に、前記体表表面上生体分子データを低侵襲にて採取する体表表面上生体分子採取部と、前記個体情報を出力する出力部と、を備える前記〔１４〕記載の個体情報判定装置。
〔１６〕  更に、前記体表表面上生体分子データ及び前記生活行動データを前記解析部と送受信し、記憶する記憶部、を備える前記〔１５〕又は〔１６〕記載の個体情報判定装置。
前記個体情報判定装置において、前記体表表面上生体分子データ及び前記生活行動データは、前記〔３〕〜〔１３〕のいずれか記載のものが好適である。
前記〔１〕〜〔１３〕のいずれか記載の個体情報判定方法を実現させるプログラムを備える前記個体情報判定装置が好適である。
【０１１８】
〔１７〕  体表表面上から採取される単数又は複数の生体分子データと、採取時の生活行動データとに基づき、対象者の個体情報を作成する解析部を備える電子機器。
〔１８〕  個体情報判定装置、運動機器、睡眠関連機器、娯楽機器、教育機器、又はストレス負荷のかかる作業を必要とする機器である前記〔１７〕記載の電子機器。
前記〔１〕〜〔１３〕のいずれか記載の個体情報判定方法を実現させるプログラムを備える前記電子機器が好適である。
【０１１９】
〔１９〕  コンピュータに、体表表面上の生体分子採取部にて採取される生体分子を体表表面上生体分子データに処理する生体分子データ処理機能と、生活行動取得部にて取得される採取時の生活行動を生活行動データに処理する生活行動データ処理機能と、前記体表表面上生体分子データと生活行動データとに基づき、新規性追求、損害回避、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格を判定し、個体情報を作成する解析機能と、を実現させるためのプログラム。
前記〔１〕〜〔１３〕のいずれか記載の個体情報判定方法を実現させるプログラムが好
適である。
前記プログラムを備える前記個体情報判定装置又は前記電子機器が好適である。
【０１２０】
以上、本開示の実施形態に係わる個体情報判定装置１０等の機能を実現可能なハードウエア構成の一例と示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウエア構成を変更することが可能である。
【実施例】
【０１２１】
本開示をより詳細に説明するために以下に実施例を示すが、本開示は何らこれに限定されるものではない。
【０１２２】
＜実施例１：モノアミン類＞
図２３（皮膚上分子取得）に示す概要のシステム構成、または手順により実施される。第１に、皮膚表面からのカテコールアミンの採取部、または採取の手順がある。
採取は、カテコールアミンと親和性のある液体や固体材料を皮膚に接触させることにより実施される。
第２に、カテコールアミンの測定部、または測定の手順がある。
測定方法としては、酵素や抗体を用いて基質の構造変化による蛍光や発色、吸光により定量する生化学的手法やイムノアッセイがある。また、酵素や抗体を他のセンサと組み合わせて定量する方法、例えば表面プラズモン共鳴(SPR)センサ、半導体(FET)センサ、電気化学センサとの組み合わせがある。また、カテコールアミン自身の電化学特性や質量分析から定量する方法、さらにクロマトグラフィーや電気泳動との組み合わせた方法などが挙げられる。
第３に、測定結果の解析部、または解析の手順がある。
ここで、ドーパ量に関しては時間経過に伴う変動を抽出し、ドーパミン量に関しては時間経過に依存しない個人の背景的な量を抽出する。
第４に、解析結果の表示部または表示の手順、または他のデバイスへ解析結果を伝達する出力部または伝達する手順がある。
【０１２３】
図２３（皮膚上分子取得）の上述の手順を参照して、実際に測定を行った。
被験者８名に対し、睡眠・ストレス・娯楽・運動の4つの負荷を与え、各負荷前後に皮膚表面からカテコールアミンを採取した。更にカテコールアミンの生理作用との関係を明らかにするため、皮膚カテコールアミン採取と同時に生理指標として血圧、脈拍数測定を行った。
睡眠に関しては、被験者は同一の食事を摂取後13:00〜14:30の間にベッドにて睡眠をとってもらった。
ストレス負荷としてはクレペリンテストを実施し、途中5分休憩を挟んで計30分間行った。クレペリンテストとは、1桁の数字の列を隣同士加算して、その1の位の数字を記入していく検査である。
娯楽では、約30分間の３Ｄ映像コンテンツの視聴の後に、３Ｄ映像のゲームをしてもらった。
運動負荷はエルゴメーター（FUKUDA DENSHI BE-360 Well Bike）を用いて行い、はじめの4分は40W、以降1分ごとに40Wずつ負荷を上げていき、被験者が毎分50回転の速度で漕げる限界まで行った。
皮膚表面からのカテコールアミン採取は専用の採取チューブを用いて行い、60μLの超純水を両手中指の指先に3分間接触させ、その超純水を回収した。
カテコールアミンの分析には、高速液体クロマトグラフィー（HPLC）−電気化学検出器（ECD）（SHISEIDO、NANOSPACE SI-2）を用いた。分離カラムはCAPCELL PAK  C18  type:UG120   3μm  size:1.5mm i.d.×250mmを使用し、移動相は1.0mM Sodium Octane-1-sulfonate、0.02mM EDTA-2Na、10mM KH2PO4、0.05 vol% H3PO4を用い、流速180μL/min、カラム温度30℃、ECD印加電圧 800mVで分析を行った（例えば、図４参照）。
各カテコールアミンを定量するため、L-ドーパ（DOPA）、ドーパミン（DA）、ノルアドレナリン（NE）、アドレナリン（E）の濃度標準液を分析し、それぞれ検量線を作成し各検量線から濃度を算出した。両手中指からの採取サンプルは個別に分析し、平均値を求めた。
血圧と脈拍数の測定は3回ずつ測定し平均値を求めた。
睡眠・ストレス・娯楽・運動の4つの負荷前後での各測定値の変動を評価するため、負荷後／負荷前の比率で変動を比較した結果、DOPAが睡眠により減少し、ストレスや運動負荷により上昇する傾向が見られる（図２０）。Tukey の多重解析から、睡眠や娯楽に比べ、運動負荷前後での比率が有意に高値となった。DAでは優位な変動は見られない。有意な変動の見られるDOPAに関して、カテコールアミンの生理指標である血圧や心拍数との関係を解析すると、DOPAの負荷前後の変動と収縮期血圧や心拍数の負荷前後の変動の有意な相関が見られる（図２１）。皮膚DOPA量は、様々な要因による変動を評価することに適していると言える。
各カテコールアミンの個人間の平均と個人差を評価すると、NEやEはDOPAやDAに比べて採取量が少なく、採取量の比較的多いDOPAとDAを比較するとDAの個人差が大きい（図１９）。CV値で比較するとDOPAが0.386に対しDAが0.677となり、負荷による変動の評価に適しているDOPA量は個人差が比較的少なく、DAの個人差が大きい。個人差の大きいDA量の各個人の平均と生理指標の各個人の平均の関係を解析すると、収縮期血圧（最高血圧）と有意に相関する（図２２）。皮膚DA量は、様々な要因による変動より、個人差による背景的な量を評価することに適していると言える。
【０１２４】
＜実施例２：モノアミン類＞
皮膚DOPA量の変動から外部刺激、内的要因を、皮膚DA量から個人差を解析するためには、経時的に複数の採取、測定を行うことが望ましい。この場合実施例にあるように、経時的なDOPAの変動量の解析と平均値によるDA量を解析する。
一回もしくは少数の採取、測定から解析するためには、各カテコールアミンの量の比率からDOPA量とDA量を推量し、それぞれの増減、または大小を予測する。
【０１２５】
＜実施例３：モノアミン類＞
図２４（皮膚上分子取得及び行動情報取得）に示す概要のシステム構成、または手順により実施される。
第１に、皮膚表面からの生体分子の採取部、または採取の手順がある。
採取は、測定対象となる生体分子と親和性のある液体や固体材料を皮膚に接触させることにより実施される。
第２に生体分子の測定部、または測定の手順がある。
測定方法としては、酵素や抗体を用いて基質の構造変化による蛍光や発色、吸光により定量する生化学的手法やイムノアッセイがある。また、酵素や抗体を他のセンサと組み合わせて定量する方法、例えば表面プラズモン共鳴(SPR)センサ、半導体(FET)センサ、電気化学センサとの組み合わせがある。また、対象生体分子の電化学特性や質量分析から定量する方法、さらにクロマトグラフィーや電気泳動との組み合わせた方法などが挙げられる。
【０１２６】
第３に、行動情報を取得する部位、または手順がある。
行動情報の取得は、例えば測定者自身が入力する方法でも良いし、加速度センサなどを利用した行動計を利用しても良い。
第４に、解析部、または解析の手順がある。
解析にあたっては、皮膚上で測定される生体分子または分子群の量や量比を気質、性格情報に変換する対応表や変換式を用意する。
そして、測定した皮膚上分子の結果を対応表や変換式に当てはめることで、気質、性格情報を作成する。
気質、性格情報に変換できる皮膚上分子の情報は以下のようなものが挙げられる。
・特定の皮膚上分子の定常値、つまりある一定時刻の測定値や一日の平均値など。例えば、ドーパミンの起床時における量や一日の平均値。
・２分子以上の皮膚上分子の量比の定常値。例えば、ドーパミン/ドーパ比の起床時における値や一日の平均。
・行動や刺激による皮膚上分子の変動。例えば、睡眠や運動前後での、ドーパミンやドーパミン/ドーパ比の変動。
第５に、解析結果の表示部または表示の手順、または他のデバイスへ解析結果を伝達する出力部または伝達する手順がある。
【０１２７】
図２４（皮膚上分子取得及び行動情報取得）の上述の手順を参照して、実際に測定を行った。
被験者８名に対し、睡眠・ストレス・娯楽・運動の4つの負荷を与え、各負荷前後に皮膚表面からモノアミン類（ドーパミン、アドレナイン、ノルアドレナリン、ドーパ）を採取した。
被験者の気質、性格判定はTCIテストを行うことで実施した。TCIテストとは、図６に示すように４つの気質と３つの性格に関して、それぞれ0-100の点数として表わされる質問
紙試験である。
睡眠に関しては、被験者は同一の食事を摂取後13:00〜14:30の間にベッドにて睡眠をとってもらった。
ストレス負荷としてはクレペリンテストを実施し、途中5分休憩を挟んで計30分間行った。クレペリンテストとは、1桁の数字の列を隣同士加算して、その1の位の数字を記入していく検査である。
娯楽では、約30分間の３Ｄ映像コンテンツの視聴の後に、３Ｄ映像のゲームをしてもらった。
運動負荷はエルゴメーター（FUKUDA DENSHI BE-360 Well Bike）を用いて行い、はじめの4分は40W、以降1分ごとに40Wずつ負荷を上げていき、被験者が毎分50回転の速度で漕げる限界まで行った。
【０１２８】
皮膚表面からのカテコールアミン採取は専用の採取チューブを用いて行い、60μLの超純水を両手中指の指先に3分間接触させ、その超純水を回収した。
カテコールアミンの分析には、高速液体クロマトグラフィー（HPLC）−電気化学検出器（ECD）（SHISEIDO、NANOSPACE SI-2）を用いた。分離カラムはCAPCELL PAK  C18  type:UG120   3μm  size:1.5mm i.d.×250mmを使用し、移動相は1.0mM Sodium Octane-1-sulfonate、0.02mM EDTA-2Na、10mM KH2PO4、0.05 vol% H3PO4を用い、流速180μL/min、カラム温度30℃、ECD印加電圧 800mVで分析を行った。各カテコールアミンを定量するため、L-
ドーパ（DOPA）、ドーパミン（DA）、ノルアドレナリン（NE）、アドレナリン（E）の濃度標準液を分析し、それぞれ検量線を作成し各検量線から濃度を算出した。両手中指からの採取サンプルは個別に分析し、平均値を求めた。
【０１２９】
以下に結果を示す。
ドーパミンの定常値（一日の平均値）と、報酬依存、固執傾向といった気質や協調性といった性格に相関がある（図７参照）。
ドーパミン/ドーパ比の定常値（一日の平均値）と、新規性追求、固執傾向といった気質に相関がある（図８参照）。
【０１３０】
ドーパミンの定常値（一日の平均値）と、ドーパミンやドーパの睡眠の前後比に負の相関、運動の前後比との間に正の相関がある（図９参照）。つまり、ドーパミンの定常値が多い人は、睡眠のような休息でドーパミン、ドーパが低下しやすく、運動でドーパミン、ドーパが増加しやすい。性格との相関ではないが、個性が表れていることを示している。
【０１３１】
ドーパミンの睡眠の前後比と、ドーパミンのストレス、娯楽、運動の前後比に負の相関があり、ドーパミンのストレスの前後比と、娯楽、運動の前後比のそれぞれの間に正の相関及び、ドーパミンの娯楽の前後比と運動の前後比に正の相関がある（図１０参照）。つまりドーパミンが睡眠といった休息により低下しやすい人ほど、ストレス、娯楽、運動といったアクティブな行動によりドーパミンが増加しやすい。これも性格との相関ではないが、個性が表れていることを示している。
【０１３２】
各気質、性格と、各行動前後でのドーパミン、ドーパ、ドーパミン/ドーパ比の変動率との間に相関のパターンがある。
図５に、各気質、性格と、各行動前後でのドーパミン、ドーパ、ドーパミン/ドーパ比の変動率との相関の概略を示す。
上矢印は変動率との正の相関であり、下矢印は負の相関、−は相関なしを示している。
それぞれの気質、性格において、特定の行動において相関があり、そのパターンの違いから個別の気質、性格を分離して性格を規定することが可能となる。図１１〜１８に、個別の気質、性格と、行動によるドーパミン、ドーパ、ドーパミン/ドーパ比の変動との相関の結果を示す。
以上のように、TCIテストによる気質、性格判断と、ドーパミン定常値、ドーパミン/ドーパ比の定常値、各行動前後でのドーパミン、ドーパ、ドーパミン/ドーパ比の変動との間に相関があることから、皮膚上分子から気質、性格を規定できることが示される。
【０１３３】
＜実施例４：モノアミン類＞
測定対象分子は、皮膚上から測定可能で、中枢神経、末梢神経に採用する分子であれば全て対象となる。
気質、性格、TCIテストのように性格を分類するものから、特定の性格（意欲性や性的嗜好など）でもよい。規定したい性格に変換するための対応表や変換式を準備すれば良い。
気質のように成長、成熟により変動しない成分は、質問紙などによる判定を行い、成長、成熟により変動する性格成分を皮膚分子から判定するような組み合わせのシステムも有効な場合がある。
行動情報は、測定者による入力や行動計による入力だけでなく、皮膚上分子群の変動から解析することで獲得することも可能である。
皮膚から採取できる皮膚の構造や血管の情報、末梢神経、自律神経の情報、心拍数や血圧、体温、発汗量などを、電気的、光学的に獲得し、それらの情報を分子に関する情報に組み合わせることでより詳細な情報を得ることが可能となる。
【０１３４】
＜実施例５：ステロイドホルモン類＞
ここで、アイオワギャンブリングテストとは現実世界の意思決定を模倣した認知や情動の研究に広く使われるテストである。実験参加者（被験者）には、コンピュータ画面に４つの仮想的なカードのデッキが呈示される。彼らは、毎回カードを選び、その裏に書かれた分のゲーム通貨を得る又は失うこととなる。このテストの目的（目標）は、出来るだけ多くのお金を得ることである。実験参加者には、意識的に考えながらではなく「直感」に従ってカードを選んでもらう。デッキの内の２つは「悪いデッキ」となっていて、長期的に見れば収支はマイナスになる。残りの２つのデッキは「良いデッキ」になっていて、長期的に見れば収支はプラスになる。
そして、多くの実験参加者（健常者）は約４０から５０試行後には「良いデッキ」を選び続けるようになる。リスクテイク傾向の高い人は「悪いデッキ」を選ぶ率が高く、リスクテイク傾向の低い人は「良いデッキ」を選ぶ率が高くなる。１００回カードを選んだときの悪いデッキを選んだ回数をその人のリスクテイク率とする。
【０１３５】
被験者は、指先に水を接触させる方法でのサンプル採取、及び唾液を採取し、テストステロン・コルチゾールを測定した。測定方法は、ＥＬＩＳＡ及びＳＰＲセンサーを用いた阻害法である。
一方、各被験者のリスクテイク傾向を判断する方法として、上述のアイオワギャンブリングテストを用いて行った。
これらとアイオワギャンブリングテストで得られたリスクテイク率との相関をとり、その結果を表２（被験者数１５名）及び図２６（被験者数３３名）に示した。
表２に、指から採取したテストステロンが最もリスクテイク率と相関性を示した。表２の結果から、唾液中のテストステロン、コルチゾールはバラツキが大きかった。
図１の結果として、リスクテイク率と皮膚テストステロンの相関係数は0.46(p=0.0067)だった。
【０１３６】
【表２】
2012215543.tif 000004
【産業上の利用可能性】
【０１３７】
本開示は、運動分野、睡眠関連分野、娯楽分野、教育分野、健康分野及び医療分野等に利用することが可能である。
【符号の説明】
【０１３８】
１  個体情報解析部：２  体表上生体分子データ処理部：１０２  体表上生体分子採取部：３  生活行動データ処理部：１０３  生活行動取得部：１０４  記憶部：１０５  出力部
【図２】
2012215543.tif 000005
【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図１】
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【図４】
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