質問学習モデルはAngluin(1988)により提案された計算論的学習理論における機械学習モデルの一つである。質問学習モデルは、常に正答を返す教師(オラクルと呼ぶ)を仮定して機械学習における計算量などの解析を行うモデルである。一方、最近の小田ら(2022)の研究では、木構造データベースに対する二値分類問題を著しく高い精度で計算するグラフ畳み込みネットワーク(GCN)が報告されている。本発表では、超高精度GCNをオラクルとする無順序木パターンの質問学習モデルを提案する。そして、そのモデル上で(1)二値分類問題、(2)無矛盾性問題、(3)可視化問題の3つの問題の精度を評価する。それにより、超高精度GCNをオラクルとする質問学習手法の有効性を示す。