本稿では，カメラ付きマイクアレイを複数用いる室内環境理解システムを対象に，それらの位置と同期ずれを推定するキャリブレーションについて述べる．これまで，位置が既知のカメラと未知のマイクが複数配置された環境で，参照音源を一つ配置し，音源位置とマイク間の同期ずれを順次推定する方法が提案されている．しかし，カメラ配置を変更するたびに再測定が必要であった．そこで，本研究では，GraphSLAMに基づくキャリブレーション法を提案する．具体的には，センサーの位置・同期ずれを潜在変数とし，各センサーの音響信号および他センサー・音源の方向・距離を観測変数とする状態空間モデルを構成し，潜在変数の事後推論を行う．