近年，ウェブ上で読書状況を公開し，他人と感想などを伝え合う読書支援ウェブサービスが盛んになっている．読書支援ウェブサービスでは，読者同士のコミュニケーションを支援するために，興味が類似したユーザとの出会いを支援する機能が不可欠である．そこで本研究では，類似の読書傾向を持つ読者を発見する手法として"NDC ツリープロファイリング"を提案する．NDC ツリープロファイリングは，日本十進分類法 (NDC) に基づいてユーザの読書傾向からツリー状のユーザプロファイルを作成する．そして，ユーザ同士のプロファイルを比較することにより，読書傾向の類似したユーザを発見する．評価実験を行った結果，ランダム推薦方式に対して本手法が統計的に有意に精度が向上した．一方，共通書籍冊数による手法と TF-IDF によるベクトル空間モデルを利用した手法に対しても精度は高かったものの，統計的に優位な差はなかった．十分な精度向上はできなかったものの，本研究で提案した NDC ツリープロファイリングは，階層構造を持ち，階層毎の重みを調節することでより繊細にユーザの関心を捉えられる可能性を持っている．さらなる調整を行なうことでより有効な類似読者発見を実現できる可能性がある．