Angluin(1988)により提唱された質問学習モデルは、巨大なデータベースに対する問い合わせ（質問）を用いたデータマイニング戦略に活用できる。特に、データがデータベースに存在するか否かを問う所属性質問で特徴を抽出する質問学習アルゴリズムが求められている。本稿では、直列操作と並列操作を繰り返して得られるサイクルのない多重有向グラフであるTTSPグラフの集合を学習させた高精度グラフ畳み込みネットワークをオラクルとして用いて、TTSP項グラフパターンを知識表現として抽出する、オラクルへの所属性質問の回数に関して効率的な質問学習アルゴリズムを提案する。さらに、提案アルゴリズムを実装し、精度に関した評価実験の結果を報告する。