近年，超音波非破壊検査において，非接触で効率よく検査を実施できることから，レーザー超音波可視化試験(LUVT)が注目されている．LUVTで得られた画像から深層学習で欠陥検出する試みがなされている一方，LUVT画像の収集には多くの費用と時間を要するため，大規模なデータセットを用意することは困難である．このような教師データの不足を補うため，本研究では，シミュレーションLUVT画像にスタイル変換を適用したデータ拡張手法を提案する．数値実験により，提案手法が欠陥の分類性能を向上させたことを報告する．