本稿では，文脈を考慮したニューラル機械翻訳の精度向上のため，目的言語側の前文の参照訳と機械翻訳結果の両方を文脈情報として用いる手法を提案する．文脈として，原言語側または目的言語側の周辺の文が利用できるが，目的言語側の周辺の文を用いる手法は翻訳精度が下がることが報告されている．目的言語側の文脈を利用したニューラル機械翻訳では，学習時は参照訳を用い，翻訳時は機械翻訳結果を用いるため，参照訳と機械翻訳結果の特徴の異なり（ギャップ）が原因の1つと考えられる．そこで，学習時と翻訳時の目的言語側の文脈情報のギャップを緩和するために，学習時に用いる目的言語側の文脈情報を学習の進行に応じて参照訳から機械翻訳結果へ段階的に切り替えていく手法を提案する．時事通信社のニュースコーパスを用いた英日・日英機械翻訳タスクと，IWSLT2017のTEDトークコーパスを用いた英日・日英，および英独・独英機械翻訳タスクの評価実験により，従来の目的言語側の文脈を利用した機械翻訳モデルと比較して，翻訳精度が向上することを確認した．