室内の音場情報を把握するための音場測定は、室内音響設計などで重要な技術である。正確な音場推定には、空間サンプリング定理の制約から、多数のマイクを用いた密な測定が求められる。先行研究では、教師あり深層学習手法により、限られた測定点から空間の音場を高精度に推定する手法が提案されている。一方、これらの手法の多くは点音源の直接音のみを対象とした単純な実験環境に限定されていた。そのため、反射音等を含む複雑な音場では、必要なデータセット数が膨大になる課題がある。本研究では、教師なし深層学習のDeep Priorによる音場推定手法を提案する。シミュレーション実験により、初期反射音を含む音場の推定精度を検証し、有効性を示す。