"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。<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><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。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LeeRandEFCoccaroJNeuralTransm117132734。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。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。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。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。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。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。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。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IIGFI、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αMSH、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1,2GLP12、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。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。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。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。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。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。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1A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1B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。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センサ、半導体センサ、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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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LDOPA平均値:新規性追求、DA平均値LDOPA平均値:固執傾向負。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LDOPA平均値:新規性追求正、DA[娯楽後/前]:新規追求性正、LDOPA[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、LDOPA[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/△LDOPA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、LDOPA[睡眠後/前]:報酬依存負、DA平均値:報酬依存正、LDOPA[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、LDOPA[娯楽後/前]:固執傾向負、LDOPA[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/△LDOPA]: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/LDOPA平均値: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[睡眠後/前]:自己志向負、DA[運動後/前]:自己志向正。LDOPA[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/△LDOPA]:自己志向正。DA[娯楽後/前]:自己志向正、娯楽[△DA/△LDOPA]: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、LDA[ストレス後/前]:協調性負、LDOPA[睡眠後/前]:協調性負。娯楽[△DA/△LDOPA]:協調性正、LDOPA[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、LDOPA[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/△LDOPA]:自己超越性負。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、LDOPADA[負荷前/後]:心拍数[負荷前/後]正、DA平均値:最低血圧正。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。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。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。6個体情報判定フロー図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。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。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。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。<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。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。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。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。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。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。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。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。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。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LDOPA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、LDOPA[睡眠後/前]:DA負、LDOPA[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。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。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。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。[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。[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。[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。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。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。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LDOPA平均値:新規性追求、DA平均値LDOPA平均値:固執傾向負。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。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。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。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/LDOPA]が1の場合、図16の娯楽[dDA/dDopa]から、自己志向60と判定する。<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。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。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。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。<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。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。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。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。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。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。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。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。<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。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。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。ホストバズ907は、ブリッジ909を介して、PCIperipheralComponentInterconnectInterfaceバス等の外部バス911に接続されている。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。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。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HDDHardDiskDrive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。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SecureDigitalmemorycard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IntergratedCircuitcard又は電子機器等であってもよい。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、USBUniversalSerialBusポート、i.Link等のIEE1394ポート、SCSISmallComputerSystemInterface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、HDMIHighDefinitionMultimediaInterface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。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LANLocalAreaNetwork、又はWUSBWirelessUSB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、ADSLAsymmetricDigitalSubscriberLine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。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。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。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。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。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。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。<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センサ、半導体センサ、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。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1300~1430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FUKUDADENSHIBE360WellBike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ECDSHISEIDO、NANOSPACESI2を用いた。分離カラムはCAPCELLPAKC18typeUG1203μmsize15mmid×250mmを使用し、移動相は10mMSodiumOctane1sulfonate、002mMEDTA2Na、10mMKH2PO4、005volH3PO4を用い、流速180μLmin、カラム温度30°C、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0386に対しDAが0677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。<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。<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センサ、半導体センサ、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。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。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0100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1300~1430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FUKUDADENSHIBE360WellBike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ECDSHISEIDO、NANOSPACESI2を用いた。分離カラムはCAPCELLPAKC18typeUG1203μmsize15mmid×250mmを使用し、移動相は10mMSodiumOctane1sulfonate、002mMEDTA2Na、10mMKH2PO4、005volH3PO4を用い、流速180μLmin、カラム温度30°C、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。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。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。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。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。<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。<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。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046だった。"