自動化と CI/CD

Claude Code のヘッドレスモードを完全習得 — パラメータ一覧、5 つの CI/CD 実例、Docker 隔離、セッション復元、Codex との比較

最終更新 2026-09-03
目次

Claude Code はヘッドレス(headless)モードに対応しており、スクリプト・CI/CD パイプライン・自動化ワークフローの中で、人の操作なしに実行できます。本記事ではパラメータの完全な一覧と、実際のシナリオをいくつか取り上げます。


一、基本的な使い方

単発実行(-p モード)

# 基本の実行
claude -p "このプロジェクトのアーキテクチャを分析して"

# JSON 形式で出力
claude -p "すべての TODO コメントを列挙して" --output-format json

# 実行ターン数を制限
claude -p "UserService の単体テストを書いて" --max-turns 5

# モデルを指定(日常は claude-sonnet-5 が使えます。4.x も販売中)
claude -p "コードのセキュリティをレビューして" --model claude-opus-5

使えるツールを制限する

# 読み取りのみの分析(書き込みと実行を許可しない)
claude -p "コード品質を分析して" --allowedTools Read,Glob,Grep

# 読み書きを許可(コマンド実行は不可)
claude -p "このファイルをリファクタリングして" --allowedTools Read,Write,Edit,Glob,Grep

# 全ツール(管理された環境で)
claude -p "lint エラーを修正して" --allowedTools Read,Write,Edit,Bash,Glob,Grep

権限確認をスキップする

# 安全に隔離された環境でのみ使用してください!
claude -p "すべての lint エラーを直してコミットして" --dangerously-skip-permissions

セキュリティ警告--dangerously-skip-permissions はすべての権限確認をスキップします。Docker コンテナまたは隔離された CI 環境でのみ使用してください。


二、パラメータ完全リファレンス

実行の制御

パラメータ 説明
-p "prompt" ヘッドレスモード。単発タスクを実行 claude -p "アーキテクチャを分析"
--bare 最小モード。hooks/LSP/plugins をスキップ claude --bare -p "..."
--max-turns N 対話ターン数の上限 --max-turns 5
--model MODEL モデルを指定 --model claude-opus-5
--dangerously-skip-permissions 権限確認をすべてスキップ 隔離環境のみ

出力形式

パラメータ 説明 用途
--output-format text プレーンテキスト(既定) 人が読む
--output-format json 構造化 JSON スクリプトで解析する
--output-format stream-json ストリーミング JSON リアルタイム処理

ツールの制限

パラメータ 説明
--allowedTools Tool1,Tool2 指定したツールのみ許可

使えるツール名ReadWriteEditBashGlobGrepWebFetchWebSearchAgentNotebookEdit

セッション管理

パラメータ 説明
--session-id ID セッション ID を指定
--resume 以前のセッションを再開

環境変数

変数 説明
ANTHROPIC_BASE_URL API エンドポイント(QCode.cc: https://api.qcode.cc/api
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN API キー(cr_ で始まる)
CLAUDE_CODE_MAX_TURNS 既定の最大ターン数
CLAUDE_CODE_OUTPUT_FORMAT 既定の出力形式
CLAUDE_MODEL 既定のモデル

三、CI/CD 実践例

実践 1:GitHub Actions — AI コードレビュー

name: AI Code Review
on: [pull_request]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:

      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0  # diff のために全履歴を取得

      - name: Setup Node.js
        uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '22'

      - name: Install Claude Code
        run: npm install -g @anthropic-ai/claude-code

      - name: AI Code Review
        env:
          ANTHROPIC_BASE_URL: "https://api.qcode.cc/api"
          ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: ${{ secrets.QCODE_API_KEY }}
        run: |
          # PR で変更されたファイルを取得
          FILES=$(git diff --name-only origin/${{ github.base_ref }}...HEAD)

          claude -p "以下のファイルのコード変更をレビューしてください。重点は:
          1. セキュリティ脆弱性(SQL インジェクション、XSS、機密情報の漏洩)
          2. 性能上の問題(N+1 クエリ、メモリリーク)
          3. ロジックの誤り
          4. コードスタイルの問題

          変更ファイル:
          $FILES" \
            --output-format json \
            --max-turns 3 \
            --model claude-sonnet-5 \
            --allowedTools Read,Glob,Grep \
            > review.json

          echo "Review completed"
          cat review.json | jq -r '.result' || cat review.json

実践 2:テストの自動生成

name: Auto Generate Tests
on:
  push:
    paths: ['src/**/*.ts', '!src/**/*.test.ts']

jobs:
  generate-tests:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:

      - uses: actions/checkout@v4

      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '22'

      - name: Install dependencies
        run: |
          npm ci
          npm install -g @anthropic-ai/claude-code

      - name: Generate missing tests
        env:
          ANTHROPIC_BASE_URL: "https://api.qcode.cc/api"
          ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: ${{ secrets.QCODE_API_KEY }}
        run: |
          claude -p "src/ 配下の .ts ファイルを確認し、テストがないファイルに単体テストを作成してください。
          Vitest + Testing Library を使ってください。
          テストファイルは xxx.test.ts という名前で、同じディレクトリに置いてください。
          カバレッジ目標は 80% 以上です。" \
            --max-turns 10 \
            --allowedTools Read,Write,Glob,Grep,Bash \
            --dangerously-skip-permissions

      - name: Run tests
        run: npx vitest --run

      - name: Create PR with tests
        if: success()
        run: |
          git config user.name "claude-bot"
          git config user.email "bot@qcode.cc"
          git checkout -b auto-tests-$(date +%s)
          git add '*.test.ts'
          git commit -m "test: auto-generated unit tests" || exit 0
          git push origin HEAD

実践 3:コード品質ゲート

name: Code Quality Gate
on: [pull_request]

jobs:
  quality:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:

      - uses: actions/checkout@v4

      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '22'

      - run: npm install -g @anthropic-ai/claude-code

      - name: Quality Analysis
        env:
          ANTHROPIC_BASE_URL: "https://api.qcode.cc/api"
          ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: ${{ secrets.QCODE_API_KEY }}
        run: |
          claude -p "コード品質を分析し、JSON 形式で出力してください:
          {
            \"score\": 0-100,
            \"issues\": [{\"severity\": \"high|medium|low\", \"file\": \"...\", \"description\": \"...\"}],
            \"summary\": \"一文のまとめ\"
          }

          採点基準:

          - 型安全性(20 点)
          - エラーハンドリング(20 点)
          - テストカバレッジ(20 点)
          - 可読性(20 点)
          - セキュリティ(20 点)" \
            --output-format json \
            --max-turns 3 \
            --model claude-sonnet-5 \
            --allowedTools Read,Glob,Grep \
            > quality.json

      - name: Check score
        run: |
          SCORE=$(cat quality.json | jq -r '.result' | jq -r '.score // 0')
          echo "Quality score: $SCORE"
          if [ "$SCORE" -lt 60 ]; then
            echo "Quality gate failed: score $SCORE < 60"
            exit 1
          fi

実践 4:Changelog の自動生成

#!/bin/bash
# generate-changelog.sh — Git コミットから Changelog を自動生成する

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.qcode.cc/api"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="cr_your_api_key"

# 前回の tag 以降のコミットを取得
LAST_TAG=$(git describe --tags --abbrev=0 2>/dev/null || echo "")
if [ -z "$LAST_TAG" ]; then
  COMMITS=$(git log --oneline -20)
else
  COMMITS=$(git log --oneline ${LAST_TAG}..HEAD)
fi

claude -p "以下の Git コミット履歴から、構造化された Changelog を作成してください:

$COMMITS

形式:
## [バージョン] - $(date +%Y-%m-%d)
### 新機能
### 修正
### 改善
### 破壊的変更(あれば)

日本語で、簡潔かつプロフェッショナルな文体で書いてください。" \
  --output-format text \
  --max-turns 2 \
  --model claude-sonnet-5 \
  --allowedTools Read,Glob,Grep

実践 5:ドキュメントの自動更新

#!/bin/bash
# update-docs.sh — コード変更後に API ドキュメントを自動更新する

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.qcode.cc/api"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="cr_your_api_key"

claude -p "src/api/ 配下のルーティングファイルを確認し、docs/api.md の記述と突き合わせてください。
ドキュメントに不足している、または古くなっている API の説明を見つけ、docs/api.md を自動更新してください。
既存のドキュメントの形式と文体は保ってください。" \
  --max-turns 8 \
  --allowedTools Read,Write,Edit,Glob,Grep

四、Docker による隔離環境

CI/CD で --dangerously-skip-permissions を使う場合、Docker コンテナ内での実行を強く推奨します:

FROM node:22-slim

# Claude Code をインストール
RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# プロジェクトの依存関係をインストール
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .

# QCode.cc の環境変数を設定
ENV ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.qcode.cc/api
# ANTHROPIC_AUTH_TOKEN は実行時に注入する

# 非 root ユーザーで実行
RUN useradd -m claude
USER claude

CMD ["claude", "-p", "コードレビューを実行", "--dangerously-skip-permissions", "--max-turns", "5"]

実行:

docker build -t claude-ci .
docker run --rm -e ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=cr_your_key claude-ci

五、セッション復元とマルチステップのパイプライン

複数ステップのタスク

# ステップ 1:分析
claude -p "プロジェクトのアーキテクチャを分析して" \
  --session-id "pipeline-42" \
  --output-format json \
  --max-turns 3 \
  --allowedTools Read,Glob,Grep

# ステップ 2:分析結果をもとに方針を立てる
claude -p "前回の分析をもとに、リファクタリング方針を立てて" \
  --resume --session-id "pipeline-42" \
  --max-turns 3

# ステップ 3:方針を実行する
claude -p "リファクタリング方針の第 1 ステップを実行して" \
  --resume --session-id "pipeline-42" \
  --max-turns 10 \
  --allowedTools Read,Write,Edit,Bash,Glob,Grep

六、コスト管理

戦略 1:ターン数を制限する

# 単純なタスクは 3 ターンで十分
claude -p "ざっと分析して" --max-turns 3

# 複雑なタスクでも最大 10 ターン
claude -p "全面的にリファクタリングして" --max-turns 10

戦略 2:適切なモデルを選ぶ

場面 おすすめモデル 理由
コードレビュー Sonnet 十分な性能で安い
セキュリティスキャン Opus 深い分析が要る
一括フォーマット Haiku 最も安い
テスト生成 Sonnet コストパフォーマンス最良
claude -p "コードを整形して" --model claude-haiku-4-5 --max-turns 3

戦略 3:ツールを絞ってトークン消費を減らす

# 読み取りのみの分析 → 書き込みやテストの往復が発生しない
claude -p "コードを分析して" --allowedTools Read,Glob,Grep --max-turns 3

七、Codex のヘッドレスモードとの比較

項目 Claude Code -p Codex headless
パラメータ -p "prompt" codex -q "prompt"
サンドボックス Docker による隔離が必要 カーネルレベルのサンドボックス内蔵
出力形式 text/json/stream-json text/json
セッション復元 --resume --session-id 非対応
ツール制限 --allowedTools --approval-mode
並列実行 非対応 codex cloud exec

併用のコツ:Claude Code で分析と計画(読み取りのみ)、Codex で実行(全自動)。

QCode.cc のプランは枠を共有するため、CI 内で 2 つのツールを切り替えるコストはゼロです。


八、ベストプラクティス一覧

  1. 必ずターン数を制限する:CI では --max-turns で暴走を防ぐ
  2. ツールを制限する--allowedTools で必要なものだけ開放する
  3. Docker で隔離する--dangerously-skip-permissions を使うならコンテナ内で
  4. JSON 出力:自動化では --output-format json が解析しやすい
  5. コスト管理:分析は Sonnet、単純なタスクは Haiku
  6. 冪等性:繰り返し実行しても副作用が出ないようにする
  7. タイムアウト:パイプラインに job timeout を設定する(例:10 分)
  8. 鍵の管理:API キーは CI の secrets に置き、ハードコードしない

次のステップ

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