構造物を検査する方法としてレーザー超音波可視化試験(LUVT)が注目されている．LUVT では構造物表面をレーザーで走査し，超音波の伝搬を可視化することで，構造物の欠陥有無を検査できる．検査員不足等の問題からLUVTで得られた画像を深層学習を用いて検査を自動化する試みが検討されている．しかし，深層学習による非破壊検査の多くは教師あり学習を採用しており，教師あり学習に必要な正例画像が入手困難であることが課題となっている．そこで，本研究では欠陥のない画像のみを用いた教師なし学習による欠陥位置推定法を提案する．数値実験により，提案法が欠陥分類性能だけでなく，位置推定性能も向上させたことを確認した．