近年，コンクリート構造物の劣化と生産年齢人口の減少が問題視されている．そのため，今後大きな経済的負担と従事者不足が生じることが考えられる．コンクリートのひび割れを検出する方法に打音検査が広く用いられているが，技術者の熟練度により精度が安定しない．この課題に対し，打音をスカログラム画像に変換し機械学習を適用することで熟練技術者と同程度の判別精度を得ることができた．しかし，ある地域の打音データを学習したモデルを用いて他地域の打音データを判別した際，判別精度が上がらず汎化性能の獲得はできなかった．そこで本研究ではデータ拡張手法としてAugMaxを使用し，CNNにResNet18モデルを用いた際に汎化能力が向上するか検討する．