本研究の目的は，論理プログラムの多項式時間PAC学習に必要な背景知識を拡張単一化の視点から明らかにすることである．論理プログラムの多項式時間PAC学習に関する結果は，2つの結果が独立に示されている．本稿では，そのうち継承的EFSのPAC学習理論を分析し，通常の論理プログラムの学習に適用する際に必要な背景知識の条件を与える．そして，その条件を満たす背景知識が存在することと，その背景知識を用いれば通常の論理プログラムにおいて継承的プログラムよりも広いプログラムのクラスが推論可能であることを示す．In this paper we investigate the roles of background knowledge in learning logic programs, from a viewpoint of generalized unification. Our framework of learning is PAC-learning. Two results on the polynomial learnability have been given independently. We analyze the learnability of hereditary EFS'es, and give some conditions that the background knowledge should satisfy for the learnability of ordinal logic programs. We show that a non-empty background knowledge satisfying the conditions, and that we can give a algorithm which can learn some wider class of programs than that of hereditary programs.