三菱物捷士還計劃開發(fā)一種可以利用計算機視覺和機器學習技術升降貨物的叉車，就像自動駕駛汽車一樣。目前的系統需要倉庫操作員在倉庫各處安裝傳感器反射器來引導叉車，因此成本很高。

將叉車送至卡車泊位取貨是另一個問題。駕駛員從來不會以毫米級的精度停放卡車，也不會以如此精確的精度放置貨物。叉車需要根據卡車和貨物的位置進行調整。由于計算機視覺的精確度不如傳感器系統，因此還需要進一步開發(fā)。但工程師們表示，只要日本人口持續(xù)下降，自動化將是唯一的出路。這項潛在的技術將減輕人們的工作量，使作業(yè)更接近計劃。它還能解決卡車司機經常需要在倉庫等待數小時卻沒有工資的問題。

2024 年的問題只是全球加速向自主技術轉變的最新進展。在美國，由于高通脹和勞動力成本上升，過去幾年人們對倉庫自動化的興趣激增。早在 2024 年問題出現之前，日本就已經意識到需要解決勞動力短缺問題。

其中一個原因是，從事卡車司機或叉車操作員職業(yè)的人越來越少。要操作叉車，持有駕駛執(zhí)照的人需要參加一天的講座，并進行三天的駕駛和操作練習。但要學會在迷宮般的倉庫中穿梭，在不撞到人或損壞商品的情況下拿起和放置物品，則需要多年的練習。

2022 年完成叉車執(zhí)照課程的人數與 2008 年的近期峰值相比下降了 22%。

日本勞動部的數據顯示，涉及叉車的事故和死亡人數一直居高不下，原因是經驗豐富的操作員退休后，留下了經驗不足的年輕駕駛員。

缺乏經驗的操作員被認為更容易引發(fā)事故，例如將叉子插入貨物而不是托盤，從而損壞商品。他們還可能在運輸過程中掉落貨物或撞到墻或人。事故發(fā)生率高會使操作叉車的工作變得更加沒有吸引力。

自動駕駛技術被視為應對這些挑戰(zhàn)的答案。其他日本公司也將自動化和更好地利用有限的勞動力視為克服這些挑戰(zhàn)的方法。

豐田汽車集團旗下的豐田工業(yè)公司（Toyota Industries）是世界上最大的叉車制造商，它正在競相開發(fā)一種自動駕駛叉車，這種叉車可以從抵達倉庫的卡車上裝卸貨物。