Stratistics MRC에 따르면 세계 머신 언러닝 솔루션 시장은 2025년에 1억 5,000만 달러, 예측 기간 동안 CAGR 51.2%로 성장하여 2032년에는 27억 3,000만 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다.
머신 언러닝 솔루션은 완전한 재학습 없이 학습된 머신 러닝 모델에서 특정 데이터 포인트를 제거할 필요성을 해결합니다. 프라이버시 규제, 바이어스 완화, 잘못된 데이터 수정에 필수적인 이러한 솔루션은 모델을 잊어버릴 수 있습니다. 데이터 프라이버시 법이 강화되고 AI 윤리가 주목되고 있는 동안, 이 기술은 컴플라이언스를 준수하고 정확하고 공정한 AI 시스템을 유지하고 효율적으로 업데이트 및 수정할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.
데이터 삭제를 요구하는 데이터 프라이버시 규정 강화
GDPR(EU 개인정보보호규정), CCPA와 같은 세계적인 데이터 프라이버시법의 시작과 새로운 국내 규제로 인해 조직은 요청에 따라 개인 데이터를 삭제할 의무가 있습니다. 이러한 이유로 AI 모델이 처음부터 재학습 없이 준수할 수 있도록 하는 머신 언러닝 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 금융, 의료, 소셜 미디어 등 기밀 정보를 다루는 업계에서는 법적 위험을 줄이고 소비자의 신뢰를 유지하며 윤리적인 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 자동화된 학습 해제 프로세스를 채택하고 있습니다. 컴플라이언스 의무로 인해 전 세계적으로 채택이 계속 확대되고 있습니다.
모델의 정확성과 효율성에 대한 성능 영향
머신 언러닝을 실행하면 모델 성능이 저하되고 정확도와 계산 효율에 영향을 줄 수 있습니다. 학습된 모델에서 데이터 포인트를 제거하면 불일치가 발생하거나 부분적인 재학습이 필요할 수 있으므로 처리 시간과 리소스 소비가 증가합니다. 게다가 복잡한 비학습 알고리즘은 IT 인프라에 부담을 줄 수 있으며 소규모 조직에 있어서는 채택의 부담이 됩니다. 조직은 모델의 신뢰성을 유지하면서 기밀 데이터를 기존 워크플로우를 중단하지 않고 효과적으로 제거해야 하기 때문에 규제 준수와 비즈니스 효율성의 균형을 유지하는 것이 여전히 중요한 과제입니다.
AI 거버넌스 및 MLOps 플랫폼과의 통합
머신 언러닝 솔루션을 AI 거버넌스 및 MLOps 프레임워크와 통합함으로써 컴플라이언스, 모니터링 및 모델의 수명 주기 관리를 간소화할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 자동화된 데이터 삭제 요청, 감사 추적 및 버전 관리가 가능하며 수동 모니터링을 줄일 수 있습니다. 또한 조직은 언러닝을 모델의 해석 가능성과 공정성 도구와 결합하여 투명성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 이러한 시너지 효과를 통해 규제 준수를 단순화하는 통합 솔루션을 제공하는 공급업체는 업계에 관계없이 강력한 AI 운영을 지원하는 시장 기회를 창출합니다.
불완전한 데이터 제거가 컴플라이언스 위험을 초래할 가능성
부분적 또는 비효율적인 학습 해제는 잔여 데이터를 남길 수 있으며, 조직은 법적 처벌, 규제 당국의 감시 및 평가 피해에 노출됩니다. 불완전한 삭제는 특히 기밀성이 높은 개인 정보 및 금융 정보를 다루는 분야에서 신뢰를 저해하고 AI 모델의 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다. 또한 복잡한 모델 아키텍처는 완전한 삭제를 어렵게 하고 지속적인 모니터링과 검증이 필요합니다.
COVID-19의 대유행은 디지털 전환을 가속화하고 각 분야에서 AI의 채택을 늘리는 동시에 데이터 프라이버시에 대한 우려를 증폭시켰습니다. 원격 근무, 클라우드 마이그레이션 및 온라인 서비스는 더 많은 양의 개인 데이터를 생성하여 머신 언러닝 솔루션의 필요성을 돋보이게 합니다. 조직은 신속한 배포에서 기밀 정보를 보호하기 위해 컴플라이언스 자동화와 안전한 AI 모델 관리를 선호했습니다. 이를 통해 AI 거버넌스 프레임워크와 통합된 언러닝 툴에 대한 투자가 가속화되고 규제 준수가 보장되고 디지털 서비스 신뢰가 강화되었습니다.
예측 기간 동안 근사적인 언러닝 부문이 최대가 될 전망
근사적인 언러닝 부문은 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 개인정보보호법 준수를 달성하면서 재교육 비용과 시간을 줄일 수 있기 때문에 조직은 근사적인 학습 해제를 지지하고 있습니다. 다양한 AI 아키텍처에 적용 가능하므로 대기업과 중소기업 모두 채택이 가능합니다. 또한 공급업체는 정확성 유지, 감사 가능성 및 기존 MLOps 파이프라인과의 통합을 위해 이러한 기술을 최적화하는 것이 늘어나 시장에서 리더십을 강화하고 있습니다. 효율성, 확장성 및 규제 상황의 무결성의 조합으로 이 부문은 머신 언러닝 솔루션의 상황을 좌우합니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문에서 CAGR이 가장 높을 것으로 예상
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 클라우드 기반 머신 언러닝 솔루션은 유연성, 확장성 및 초기 비용 절감을 제공하여 모든 규모의 조직에 신속하게 배포할 수 있도록 지원합니다. 중앙 집중식 관리, 자동 업데이트, 클라우드 AI 서비스와의 통합을 제공하여 운영 효율성을 높입니다. 또한 클라우드 딜리버리는 세계 액세스를 지원하므로 데이터 처리 및 학습 요청이 급증할 때도 원활하게 확장할 수 있습니다. 조직은 인프라 부담을 줄이고 구독 기반 가격으로 이익을 얻었으며 클라우드 기반 솔루션이 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부문이 되었습니다.
예측 기간 동안 북미는 엄격한 프라이버시 규제, 조기 AI 도입 및 선도 기술 공급업체의 존재로 인해 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 의료, 금융 및 기술 분야의 기업들은 컴플라이언스 요구 사항을 충족하기 위해 머신러닝 솔루션을 도입하는 경향이 커지고 있습니다. 또한 강력한 IT 인프라, 클라우드 채택, 높은 R&D 투자는 고급 언러닝 기술의 신속한 배포와 통합을 지원합니다. 이러한 요인들을 종합하면 북미는 머신 언러닝 솔루션의 최대 지역 시장이 됩니다.
예측 기간 동안, 유럽은 GDPR(EU 개인정보보호규정)을 포함한 엄격한 데이터 보호 규정과 개인 정보 보호 권리에 대한 사회적 인식 증가로 인해 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 조직은 AI의 성능을 유지하면서 엄격한 법적 의무를 준수하기 위해 기계 언러닝을 채택합니다. 게다가 이 지역에서는 AI 연구, 클라우드 인프라, 프라이버시를 중시하는 신흥기업에 대한 투자가 혁신과 채택을 촉진하고 있습니다. 정부, 기업 및 공급업체의 협력 이니셔티브는 확장 가능한 비학습 솔루션의 배포를 가속화하고 예측 기간 동안 유럽을 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 만들고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Machine Unlearning Solutions Market is accounted for $0.15 billion in 2025 and is expected to reach $2.73 billion by 2032 growing at a CAGR of 51.2% during the forecast period. Machine unlearning solutions address the need to remove specific data points from trained machine learning models without full retraining. Crucial for privacy regulations, bias mitigation, and correcting erroneous data, these solutions allow models to "forget." As data privacy laws tighten and AI ethics gain prominence, this technology is vital for maintaining compliant, accurate, and fair AI systems, ensuring they can be efficiently updated and corrected.
Increasing data privacy regulations requiring data deletion
The rise of global data privacy laws such as GDPR, CCPA, and emerging national regulations compels organizations to delete personal data upon request. This drives demand for machine unlearning solutions that ensure AI models comply without retraining from scratch. Furthermore, industries handling sensitive information, including finance, healthcares, and social media, are adopting automated unlearning processes to mitigate legal risks, maintain consumer trust, and support ethical AI initiatives. Compliance obligations continue to expand adoption worldwide.
Performance impact on model accuracy and efficiency
Implementing machine unlearning can degrade model performance, affecting accuracy and computational efficiency. Removing data points from trained models may introduce inconsistencies or require partial retraining, which increases processing time and resource consumption. Additionally, complex unlearning algorithms may strain IT infrastructure, deterring smaller organizations from adoption. Balancing regulatory compliance with operational efficiency remains a significant challenge, as organizations must maintain model reliability while ensuring sensitive data is effectively purged without disrupting existing workflows.
Integration with AI governance and MLOps platforms
Machine unlearning solutions can be integrated with AI governance and MLOps frameworks to streamline compliance, monitoring, and model lifecycle management. Such integration enables automated data deletion requests, audit trails, and version control, reducing manual oversight. Moreover, organizations can combine unlearning with model interpretability and fairness tools, enhancing transparency and trust. This synergy creates market opportunities for vendors offering unified solutions that simplify regulatory adherence while supporting robust AI operations across industries.
Potential for incomplete data removal creating compliance risks
Partial or ineffective unlearning may leave residual data, exposing organizations to legal penalties, regulatory scrutiny, and reputational damage. Incomplete removal can compromise trust and reduce the reliability of AI models, especially in sectors handling sensitive personal or financial information. Additionally, complex model architectures make thorough deletion challenging, requiring ongoing monitoring and validation.
The Covid-19 pandemic accelerated digital transformation, increasing AI adoption across sectors while simultaneously amplifying concerns about data privacy. Remote work, cloud migration, and online services generated higher volumes of personal data, highlighting the need for machine unlearning solutions. Organizations prioritized compliance automation and secure AI model management to protect sensitive information amid rapid deployment. This led to accelerated investments in unlearning tools integrated with AI governance frameworks, ensuring regulatory adherence and reinforcing trust in digital services.
The approximate unlearning segment is expected to be the largest during the forecast period
The approximate unlearning segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. Organizations favor approximate unlearning because it reduces retraining costs and time while achieving compliance with privacy laws. Its applicability across diverse AI architectures enables adoption by both large enterprises and SMEs. Moreover, vendors increasingly optimize these methods for accuracy retention, auditability, and integration with existing MLOps pipelines, reinforcing their market leadership. The combination of efficiency, scalability, and regulatory alignment ensures the segment dominates the machine unlearning solutions landscape.
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based segment is predicted to witness the highest growth rate. Cloud-based machine unlearning solutions offer flexibility, scalability, and lower upfront costs, facilitating rapid deployment for organizations of all sizes. They provide centralized management, automated updates, and integration with cloud AI services, enhancing operational efficiency. Additionally, cloud delivery supports global accessibility and seamless scaling during spikes in data processing or unlearning requests. Organizations benefit from reduced infrastructure burden and subscription-based pricing, making cloud-based solutions the fastest-growing segment in the market.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market sharedue to stringent privacy regulations, early AI adoption, and the presence of major technology vendors. Enterprises across healthcare, finance, and technology sectors are increasingly implementing machine unlearning solutions to meet compliance requirements. Furthermore, strong IT infrastructure, cloud adoption, and high R&D investment support rapid deployment and integration of advanced unlearning techniques. These factors collectively position North America as the largest regional market for machine unlearning solutions.
Over the forecast period, the Europe region is anticipated to exhibit the highest CAGR driven by strict data protection regulations, including GDPR, and growing public awareness of privacy rights. Organizations are adopting machine unlearning to comply with rigorous legal mandates while preserving AI performance. Moreover, the region's investment in AI research, cloud infrastructure, and privacy-centric startups fosters innovation and adoption. Collaborative initiatives between governments, enterprises, and vendors accelerate deployment of scalable unlearning solutions, making Europe the fastest-growing regional market in the forecast period.
Key players in the market
Some of the key players in Machine Unlearning Solutions Market include Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google LLC, H2O.ai, Inc., Hewlett-Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., SAP SE, DataRobot, Inc., C3.ai, Inc., OpenAI, Inc., Graphcore Ltd., SUALAB Inc., Megvii Technology Limited, Elliptic Labs Inc., Handshakes Inc., IntelliVIX Inc., and Twigfarm Inc.
In October 2025, Google for Startups announced its Gemini Founders Forum, including Hirundo, a startup powered by Google Cloud's AI stack focused on machine unlearning. This indicates Google's ongoing support for unlearning R&D across its DeepMind and Gemini ecosystems.
In October 2025, Microsoft's Azure forum outlined best practices for approximate unlearning, recommending parameter-efficient fine-tuning and edit tracking. Microsoft research groups continue publishing policy and technical analyses under projects like "Lifelong Model Editing" and "Physics of AGI".
In October 2024, IBM published research on "Split, Unlearn, Merge" (SPUNGE), a framework designed to amplify the effectiveness of unlearning methods in LLMs. SPUNGE leverages data attributes to enhance unlearning performance, aiming to improve model safety by removing harmful behaviors and knowledge.