ニューラル機械翻訳（NMT）において，出力候補文をリランキングすることにより性能が改善されている．しかし，従来のNEを考慮したNMTモデルでは，リランキングが活用されていない．そこで本研究では，NEに基づくNMTにおいてリランキングの活用を検討する．具体的には，逆翻訳の尤度やMasked Language Modelの尤度に基づき，NEに基づくNMTの出力候補文をリランキングする．さらに，入力文中のNEに対する逆翻訳時の尤度に基づく新たなリランキングを提案する．WMT2020の英語と日本語間の翻訳実験から，リランキングを行うことでNEに基づくNMTモデルの翻訳性能が向上することを確認した．