これからの私のデータ分析のストーリについて

大変申し訳ないですが正直厳しいと思います。
定年は5年後の60歳でしょうか。ChatGPTも使われているとのことですが5年後であれば
「データ分析」は必要な人がChatGPTを使って自分でできてしまう＝データ分析を依頼するような案件は壊滅すると思います。

ただあり得るならば
お客様のぼんやりとしたテーマをデータ分析の課題に落とし込むところ
分析結果をお客様のビジネスなどに翻訳してわかりやすく伝えるところ
ここら辺は5年後でもカバーしきれないところが残る可能性があります
そしてこのあたりはお客様の業務を深く知る必要があります。
貴殿であれば介護施設や厨房周りの知見が活かせると思います。

資格ですが実務にはほとんど必要ありません。必要があるとしたら
自分の達成度の指標として
データ分析の素人の方へのアピール材料として
ですが、統計検定は正直Kaggleが対象とするようなデータ分析からはずれています。

統計検定が対象とする「統計」とはデータの内容を明らかにするというようなモチベーションです

別の方の回答にある
「データ分析の結果を解釈して依頼者に説明するため」が統計学で説明するのであればおっしゃる通り統計検定が良いですが、Kaggle的なデータ分析は統計学の要素は低いです。

Kaggleが対象とするものはデータの内容よりも予測ができることに重きをおいています
よく　統計学→機械学習　のようにおっしゃる方がいますが統計学は機械学習の基礎ということではなく、統計学と機械学習は並列の関係です。
強いて資格を取るならば

ディープラーニング協会が実施している
G検定　ディープラーニングを中心に幅広く基礎力を問うものです　Kaggle的な機械学習を用いたデータ分析を目指すのであれば基礎力の確認としては統計検定よりもこの資格の方が適切です
E検定　ディープラーニングの専門家の入門レベルです

統計検定であれば統計検定ではなく、同協会の
データサイエンティスト基礎・発展・エキスパート　の方がKaggle的な機械学習を用いたデータ分析に適しています

まとめとしては
単にscikit-learnライブラリを当てはめて答えを出す、のようなデータ分析者の需要はほぼなくなると思います。ChatGPT等で顧客自身ができてしまうので。

テーマ設定、結果の解釈において、高度な機械学習の知識あるいは実務経験に基づいたデータ分析と実務を繋ぐようなところは可能性があります。

ここらは初心者の方からはかなり高度ですが、5年あるのであれば、
高度な機械学習の知識
実務経験を活かしてデータ分析のテーマ設定や解釈に特化した専門家

などが可能性あるかなと思います。

統計の知識は必要だと思います。データ分析の結果を解釈して依頼者に説明するためにも必要だと思います。

定年後も社会貢献したいという心意気は素晴らしいと思います。分析は改善点を調査する手段なのでコンサルタント業務で行われます。単独では意味が薄く、あなたが実施しているようにデータがあればAIがコンサルすることは出来ますが分析に必要なデータを作ることはAI単体だと難しいです。例えば聞き取りアンケートを自動でやるまでは難しいです。ただデータの取り方はAIが指示出来ます。その指示に従うことで上手くいくことはあります。でもAIは平気で嘘つきますので何も知らなければ嘘つきに加担するどころか責任を負わされます。そんな嘘を見抜くには知識が必要なので統計検定の知識に意義はあります。資格そのものが絶対必要というよりはあとから資料を見て統計手法を間違っていないか?を判断できるだけでも騙されることは少なくなるかと思います。

将来の発注者の気持ちになると資格は必須と言えます。実績が乏しい場合の安心感が違うためです。

セカンドライフで現役で本職のデータ分析官と同じ収入は困難ですが、生活費の足しに不安定ながら時々案件を得る程度なら可能性はあると思います。
私の父も非エンジニアでしたが定年後にIT業界でフリーランスエンジニアをやっています。

最後に、これが重要ですが、在職中に厨房の生データを収集してデータ分析し、業務改善につなげる実績を作れれば未来の評価は変わると思います。

あと5年あるのですから気長にやってみてはいかがでしょうか。