機械学習技術は広範な学術分野で応用され，非破壊検査分野でも関心が高まっている．レーザー超音波可視化検査 (LUVT) は，構造物に照射された超音波の様子を画像化し，欠陥の有無を判定する検査技術である．検査員不足等の背景から自動検査の開発が求められているが，欠陥を含むデータの収集が困難であり，自動検査の障壁となっている．一方，機械学習技術における表現学習は，データセットによる訓練の制約を克服する手段として注目され，画像解析分野などに革新をもたらした．そこで，本研究では表現学習を活用し，欠陥を含まないデータのみで欠陥検出を行うアルゴリズムを開発した．本稿では，そのアルゴリズムの詳細と実験による有効性を示す．