【Claude Code /goal】完了条件を設定するだけでAIが自走する革新コマンドの仕組み・使い方を徹底解説

Claude Code /goal 完了 条件 設定 AI 自走 革新 コマンド 仕組み 使い方 徹底 解説
押さえておきたいポイント
  • Claude Code v2.1.139で追加された/goalコマンドは、完了条件を設定するとClaudeがターンをまたいで自律的に作業を続ける機能
  • 完了判定には別の軽量モデルを使用し、作業モデルとは独立した客観評価を実現
  • インタラクティブモード・-pフラグ・Remote Controlの3つの実行形式に対応し、数時間〜数日規模の長時間タスクにも利用可能

2026年5月13日、Anthropicの公式アカウント@ClaudeDevsから、Claude Code用の新たなコマンド「Claude Code /goal」が発表されました!

Claude Codeを使って開発をしていると、1ターンごとに「続けて」「次やって」と手動で指示を打つ煩わしさに悩まされた経験がある方も多いのではないでしょうか。今回発表された/goalコマンドは、そういった課題を解決してくれる新機能だそうです。

そこで本記事では、/goalコマンドの概要から仕組み、特徴、料金体系、具体的な使い方、さらに実際に試してみた検証結果まで、徹底的に解説します。ぜひ最後までご覧ください。

\生成AIを活用して業務プロセスを自動化/

目次

Claude Code /goalとは?

Claude Code /goalとは?
参考:https://x.com/ClaudeDevs/status/2054351031279186040?s=20

Claude Code /goalは、AnthropicがリリースしたClaude Code v2.1.139で追加されたコマンドです。

私たち開発者が、完了条件をテキストで設定すると、Claudeがその条件を満たすまで複数のターンにわたって自律的に作業を継続してくれる機能です。

従来のClaude Codeでは、モジュールの移行やテストスイートの修正といった大規模なタスクを依頼しても、1ターン分の作業が終わるたびに制御がユーザーに戻り、その都度、継続指示をする必要がありました。コミュニティでは、この課題に対して「Ralphループ」と呼ばれるカスタムスクリプトで対処する方法が広まっていましたが、/goalはこれを公式コマンドとして統合したものとなっています。

/goalコマンドの基本的な流れはとてもシンプルです。

ユーザーが /goal all tests in test/auth pass and lint is clean のように完了条件を入力すると、その条件自体が作業の指示として扱われ、追加のプロンプトを送る必要なくすぐにターンが開始されます。各ターンが終了するたびに、別の軽量・高速モデルが会話の内容を確認し、条件が達成されたかどうかを判定します。

未達であればClaudeは次のターンを自動的に開始し、達成されればゴールが自動的にクリアされて制御がユーザーに戻る仕組みです。

つまり、これまで人間が「もう1回やって」と毎ターン入力していた判断を、完了条件と自動判定モデルに置き換えるのが/goalの本質といえます。

Claude Code /goalの仕組み

公式ドキュメントによると、/goalコマンドを実行すると以下のようなループが動作します。

Claude Code /goalの仕組み
  1. ユーザーが /goal <完了条件> を入力
  2. Claudeが1ターンの作業を完了
  3. 評価モデル(Evaluator)が起動
  4. 評価モデルがyes/noを判定
  5. 3〜4を条件達成まで繰り返し

ここで重要なのは、作業を行うモデルと完了を判定するモデルが分離されている点です。作業モデルが、もう完了したと思い込んでも、評価モデルが客観的にトランスクリプトを読み、条件が満たされていなければ「no」を返します。この分離設計により、エージェントが早期に作業を打ち切ってしまう問題(premature stopping)を構造的に防止しています。

なお、評価モデルはツールを呼び出したりファイルを直接読んだりすることはできず、会話上に出力された情報だけをもとに判断します。そのため、条件文にはClaude自身が証拠をトランスクリプトに出力するような書き方が求められます。

Claude Code /goalの特徴

Claude Code /goalの特徴
参考:https://x.com/ClaudeDevs/status/2054351031279186040?s=20

Claude Code /goalには、他の自律ワークフローと比較して目立った特徴がいくつかあります。

作業モデルと判定モデルの分離アーキテクチャが最大の特徴です。OpenAIのCodex CLIにも同名の/goal機能がありますが、Claude Code版では、完了判定をHaikuなどの別モデルに明示的に分離しており、作業中のモデル自身が、もう終わったと判断して停止してしまうリスクを低減しています。

Auto modeとの補完関係も見逃せません。

Auto modeが、ターン内のツール呼び出しごとの承認をスキップするのに対し、/goalは、ターンをまたぐ際の承認をスキップします。公式ドキュメントでは、この2つを組み合わせることで、ツール承認もターン継続承認も不要な、ほぼ完全な無人運用が可能になると説明されています。

リアルタイムのステータス表示もユーザー体験を向上させています。

ゴールがアクティブな間は、画面上に ◎ /goal active インジケータが表示され、経過時間・ターン数・トークン消費量がライブでオーバーレイ表示されます。引数なしで /goal を実行すれば、現在の進捗と評価モデルの最新の判定理由も確認できるため、Claude Codeがやっていることを把握しやすくなります。

Claude Code Auto modeについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

SNSで話題の/goalの書き方

/goalの登場とともに、X上では/goalの条件文をどう書くかが大きな話題となっています。

今回解説する事例において、弊社がX(旧Twitter)で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

こちらのポストでは、「ほとんどの人が/goalを間違って使っている。”make no mistakes”と書いて祈るだけだ」と指摘しており、ミッション・不確実性のランク付け・スコープクリープの防止・ループのクローズを含む構造化された条件文の書き方を解説しています。既に高いエンゲージメントを記録していて、条件文の設計こそが/goalの成否を分けるといった認識が広まっていることがわかります。

公式ドキュメントでも、効果的な条件文には以下の3要素が重要とされています。

スクロールできます
項目具体例
1つの計測可能な終了状態テスト結果、ビルドの終了コード、ファイル数、空のキューなど
検証方法の明示npm test が exit 0 を返す」「git status がクリーン」など
変えてはいけない制約「他のテストファイルは変更しない」など
Claude Code /goalの効果的な使い方

条件文は最大4,000文字まで入力でき、or stop after 20 turns のようにターン数の上限を設けることで無限ループの防止も可能です。

Claude Code /goalの安全性・制約

/goalは便利な反面、いくつかの制約と注意点があります。

まず、/goalを利用するには、ワークスペースの信頼ダイアログを承認している必要があります。これは評価モデルがhooksシステムの一部として動作するためです。また、disableAllHooks が設定されている環境や、allowManagedHooksOnly がマネージド設定で有効な場合は、/goalは使用不可となり、コマンド実行時にその理由が表示されます。

評価モデルはツールを呼び出す権限を持たないため、ファイルの内容を直接確認したり、テストを再実行したりすることはできません。判定はあくまで会話のトランスクリプトに基づくため、Claude自身が結果を出力するよう条件文を工夫する必要があります。

さらに、/goalにはトークン消費の上限キャップが組み込まれていない点にも注意が必要です。条件が長期間満たされない場合、ターンが延々と続きトークンコストが膨らむリスクがあります。条件文に or stop after 20 turns のような制限を含めるか、手動で /goal clear を実行して中断する運用が推奨されます。

Claude Code /goalの料金

/goalコマンド自体には追加料金は発生せず、Claude Codeの利用プラン内で利用できます。ただし、/goalの利用にはClaude Codeへのアクセスが必須であり、Freeプランでは利用できません。

スクロールできます
プラン月額料金Claude Code利用/goal利用
Free$0❌️❌️
Pro$20/月(年払い$17相当)⭕️⭕️
Max 5x$100/月⭕️⭕️
Max 20x$200/月⭕️⭕️
Team Standard$20/席/月❌️❌️
Team Premium$100/席/月(年払い)⭕️⭕️
Enterprise要問い合わせ⭕️⭕️
API(従量課金)トークン単価制⭕️⭕️
Claude Code /goalの料金

/goalを使った長時間の自律作業では、通常の対話よりもトークン消費が増大しやすい傾向があります。Anthropicの公式データでは、APIベースでの平均コストは開発者1人あたり1日$6程度、90%のユーザーが1日$12以下に収まるとされていますが、/goalで30〜50ターン規模の長時間タスクを走らせる場合は、/cost コマンドで消費状況をこまめに確認することをおすすめします。

Claude Code /goalのライセンス

Claude Codeはクローズドソースの製品です。npmパッケージ @anthropic-ai/claude-code として配布されていますが、ソースコードは公開されていません。

スクロールできます
項目可否備考
商用利用⭕️
改変🔺ソースコード非公開のため、コア部分の改変は不可。プラグインやMCPでの拡張は可能
再配布❌️Claude Codeの再配布は利用規約で認められていない
特許利用Anthropicが特許に関する個別の許諾を明示していない
私的利用⭕️
Claude Code /goalのライセンス

なお、Claude Codeの周辺エコシステムには、Apache 2.0ライセンスで公開されているプラグインマーケットプレイスやClaude for Legalリポジトリなどがあり、これらは商用利用・改変・再配布が自由です。

Claude Code /goalの使い方

/goalの使い方は非常にシンプルです。ここではステップ・バイ・ステップで、基本的な使い方から非対話実行まで解説します。

STEP

Claude Code v2.1.139以上にアップデート

まず、/goalを利用するにはClaude Code v2.1.139以上が必要です。以下のコマンドでバージョンを確認し、必要に応じてアップデートしてください。

claude --version
claude update
Claude Code /goalの使い方
STEP

ゴールを設定して自律作業を開始

プロジェクトディレクトリに移動し、Claude Codeを起動したら、/goal に続けて完了条件を入力します。

cd your-project
claude

Claude Codeが起動したら、例えば以下のように入力します。

/goal all tests in test/auth pass and the lint step is clean
Claude Code /goalの使い方

このコマンドを実行した瞬間に、条件自体がディレクティブとして扱われ、Claudeがすぐに作業を開始します。 追加で「やって」「始めて」といったプロンプトを送る必要はありません。

画面上には ◎ /goal active のインジケータが表示され、経過時間がリアルタイムで更新されます。

STEP

進捗確認

作業中に現在の状態を確認したい場合は、引数なしで /goal と入力します。

/goal

これによって、現在の完了条件、経過時間、消費ターン数、トークン使用量、評価モデルの最新判定理由が表示されます。

STEP

ゴールを手動でクリア

条件達成前にゴールを中断したい場合は、以下のいずれかを入力します。

/goal clear

stopoffresetnonecancel も同じ意味のエイリアスとして使えます。また、/clear で会話をリセットするとゴールも同時に解除されます。

STEP

非対話モードで実行する(CI/CD向け)

-p フラグを使えば、スクリプトやCI/CDパイプラインから非対話的に/goalを実行できます。

claude -p "/goal CHANGELOG.md has an entry for every PR merged this week"

条件が達成されるまでプロセスが動き続け、Ctrl+C で中断も可能です。

【業界別】Claude Code /goalの活用シーン

/goalコマンドは、明確な完了条件を設定できるタスクであれば幅広い業界で活用が見込めます。ここからは、特に相性の良い業界別の使い方を紹介します。

Web開発・SaaS企業

SaaS企業のエンジニアチームにとって、フレームワークの移行作業やテストスイートの一括修正は日常的なタスクです。例えば、ReactコンポーネントをすべてNext.js App Routerの形式に移行し、全テストがパスするまで、といったゴールを設定すれば、夜間に走らせて翌朝には完了しているワークフローが実現できます。

生成AIを搭載したSaaSについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

金融・フィンテック

セキュリティ監査やコンプライアンス対応として、コードベース全体の脆弱性修正に/goalが活用できます。依存パッケージの既知脆弱性をすべて解消し、npm audit が警告ゼロを返すまで、といった条件設定が有効になりえるでしょう。

金融業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

研究・教育機関

大規模なコードベースのドキュメント生成や、レガシーコードのモダン化にも/goalは効果的でしょう。すべてのpublicメソッドにJSDocコメントが付与され、ドキュメントビルドがエラーなしで完了するまで、のようなゴール設定が考えられます。

教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

【課題別】Claude Code /goalが解決できること

Claude Code /goalコマンドは、AIが途中で止まるといった課題に対するソリューションですが、それ以外にもさまざまな開発現場の課題を解決することができます。

「続けて」の手動入力から解放

/goal導入以前は、大規模タスクを依頼しても1ターンごとに制御が戻り、開発者が「続けて」と繰り返し入力しなければなりませんでした。

この問題は「premature stopping」とも呼ばれ、VentureBeatの報道によるとエンタープライズのAIエージェントパイプラインが本番で失敗する主因の1つとされています。/goalはこの課題に対する回答になります。

作業の完了品質を客観的に担保

従来のAIコーディングツールでは、モデル自身が完了したと判断して停止するため、実際には未完了のまま終了するケースが発生することがありました。/goalでは、作業モデルとは独立した評価モデルが完了判定を行うため、自己申告ではなく客観的な評価で品質を担保することが期待できます。

夜間・休日のバッチ作業を自動化

claude -p "/goal ..." による非対話実行や、Agent Viewとの組み合わせによって、開発者が離席している間でもClaudeに長時間タスクを任せることができます。テストスイートの網羅的な修正やドキュメント生成など、人手をかけづらいタスクを営業時間外にバッチ処理する運用が可能になるでしょう。

Claude Code /goalを使ってみた

ここからは、実際に/goalコマンドを試した検証結果をご紹介します。どちらもすぐに再現できるタスクなので、ぜひ試してみてください。

検証①:READMEの自動生成ゴール

まずは最もシンプルな例として、既存のプロジェクトにREADMEを自動生成させるゴールを設定しました。

プロンプトはこちら
/goal プロジェクトルートにREADME.mdを作成し、プロジェクト概要・インストール手順・使用例の3セクションを含めること。最後に cat README.md で内容を表示すること。
結果はこちら
Claude Code /goalを使ってみた

ゴールを設定した直後、Claudeはプロジェクト内のファイルとディレクトリ構成を読み込み、プロジェクトの全体像を把握しました。その内容をもとにREADME.mdを生成し、概要・インストール手順・使用例の3セクションをしっかり網羅してくれました。最後に cat README.md で内容を表示したところで、評価モデルが条件達成を確認し、わずか1ターン・約1分・1,500トークンでゴールが自動クリアされました。

検証②:エラーの全件解消ゴール

次に、小規模なプロジェクトで発生しているESLintエラーをすべて解消させるゴールを試しました。

プロンプトはこちら
/goal eslint . がエラー0件・警告0件で終了するまで修正を続けること。最後に eslint . を実行して結果を表示すること。
結果はこちら
Claude Code /goalを使ってみた

Claudeはまずプロジェクトの状態を確認し、ESLint 10の実行には設定ファイルが必要であることを検知しました。そこで最小構成の eslint.config.js を自動生成し、eslint . を実行。エラー0件・警告0件の出力を確認したところで、評価モデルが条件達成と判定し、1ターン・約49秒・1,900トークンでゴールが自動クリアされました。

この検証で面白かったのは、Claudeが「ESLintのエラーを直す」だけでなく、そもそもESLintが動く環境を整えるところから自律的に対処した点です。一方で、今回のプロジェクトにはlintエラーの出るソースコードがほぼ含まれていなかったため、設定ファイルを追加するだけで条件を満たせてしまいました。より本格的な検証を行うなら、「既存の.jsファイルに対してルールを有効化し、検出されたエラーをすべて修正すること」のように、条件文をもう一段具体的に書く必要があるという学びにもなりました。

よくある質問

最後に、Claude Code /goalに関して、多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。

/goalはどのClaude Codeプランで使えますか?

Claude Code v2.1.139以上がインストールされていれば、Pro・Max・Team Premium・Enterprise・APIのいずれのプランでも/goalを利用できます。Freeプランではそもそもclaude Codeへのアクセスが含まれていないため、利用できません。

/goalとAuto modeの違いは何ですか?

Auto modeは、1ターン内でツールを呼び出すたびに表示される承認ダイアログをスキップする機能です。一方、/goalはターンが終わるたびに制御がユーザーに戻るのをスキップし、次のターンを自動的に開始する機能です。

この2つは競合せず補完的に動作するため、併用すればツール承認もターン継続もすべて自動化した完全自律モードが実現できます。

/goalが無限ループしてしまうリスクはありますか?

条件が達成困難な場合、ターンが延々と続いてトークンコストが膨らむリスクがあります。これを防ぐには、条件文に or stop after 20 turns のようなターン上限を含めることが推奨されています。また、手動で /goal clear を実行すればいつでもゴールを中断することもできます。/goal を引数なしで実行すれば現在のターン数やトークン消費を確認できるため、定期的なチェックも有効です。

Claudeの歴代モデル一覧

スクロールできます

Claude 1
Anthropicが初めて公開した対話型AI。長いコンテキスト(文脈)を理解できる能力が特徴。

Claude 2
推論能力、コーディング能力、安全性が強化されたモデル。
Claude 2の解説はこちら

Claude 2.1
2.1ではさらに長い情報処理(約15万トークン)に対応。
Claude 2.1の解説はこちら

Claude 3
Claude 3 ファミリー
・Opus (オパス): 最高性能の最上位モデル。複雑な推論に強い。
・Sonnet (ソネット): 速度と知能のバランスが取れたモデル。初期の無料版で採用。
・Haiku (ハイク): 最速・最軽量のモデル。応答速度に特化。
Claude 3の解説はこちら

Claude 3.5 Sonnet
Claude 3 Opusをも上回る速度と性能を低コストで実現したモデル。Artifacts機能(生成したコードのプレビュー機能)が追加。
Claude 3.5 Sonnetの解説はこちら

Claude 3.5 Haiku
軽量モデルのHaikuも3.5シリーズへアップデート
Claude 3.5 Haikuの解説はこちら

Claude 3.7 Sonnet
従来モデルに比べて安全性と性能を追求したハイブリッド型モデル。
Claude 3.7 Sonnetの解説はこちら

Claude Sonnet 4.5
プログラミングや自律的エージェントの支援に特化したモデル
Claude Sonnet 4.5の解説はこちら

Claude Haiku 4.5
軽量で動作が速いモデル
Claude Haiku 4.5の解説はこちら

Claude Opus 4.5
コーディングから事務作業まで幅広い実務で高い処理性能を発揮するモデル

Claude Opus 4.5の解説はこちら
Claude Opus 4.6 100万 トークン 対応 最新 モデル 新機能 ベンチマーク 結果 解説
Claude Opus 4.6
Opusファミリーで初めて100万トークンのコンテキストウィンドウ(ベータ版)に対応

Claude Opus 4.6の解説はこちら
Claude Opus 4.7 世界 最高 性能 フラッグシップ モデル 特徴 料金 Opus 4.6 との違い 徹底 解説
Claude Opus 4.7
ソフトウェアエンジニアリングやエージェント領域で大幅な性能向上。複雑で長時間にわたるタスクを一貫性を保ったまま遂行可能。
Claude Opus 4.7の解説はこちら
Claude歴代モデルの関連記事一覧

Claudeの基本を詳しく知りたい方はこちらをチェック!

Claude Code /goalで開発効率を向上させよう!

Claude Code /goalは、AIコーディングツールの自律性を高めてくれるコマンドです。完了条件を設定するだけでClaudeがターンをまたいで自走し、独立した評価モデルが客観的に達成度を判定する仕組みにより、テスト修正やリファクタリング、ドキュメント生成といった大規模タスクの生産性が飛躍的に向上するでしょう。

特に、Auto modeやAgent Viewとの組み合わせにより、複数の作業を並行して完全自律で進行させるワークフローは、これからのソフトウェア開発の一形態として定着していく可能性を感じさせてくれます。

まずはテストの通過やエラーの解消など、明確な完了条件があるタスクから/goalコマンドを試してみてください。

最後に

いかがだったでしょうか?

弊社では、AI導入を検討中の企業向けに、業務効率化や新しい価値創出を支援する情報提供・導入支援を行っています。最新のAIを活用し、効率的な業務改善や高度な分析が可能です。

株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです!

開発実績として、

・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70%自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80%削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント

などの開発実績がございます。

生成AIを活用したプロダクト開発の支援内容は、以下のページでも詳しくご覧いただけます。
➡︎株式会社WEELのサービスを詳しく見る。

まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。

大規模言語モデル(LLM)比較レポート
LLM比較レポート

「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。

セミナー内容や料金については、ご相談ください。

また、大規模言語モデル(LLM)を対象に、言語理解能力、生成能力、応答速度の各側面について比較・検証した資料も配布しております。この機会にぜひご活用ください。

  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!
目次