この研究は、脚本がテレビ制作の基盤であることを前提に、従来の大規模言語モデル（LLM）の直接生成アプローチがなぜ質の高い脚本を生成できないのかを考察します。主な問題は、創造的なナarrative構築と厳格な形式遵守という異なる能力を単一モデルに同時に習得させることにあります。本稿では、創造的なナarrative生成から形式変換を分離する「二段階精練（DSR）」というフレームワークを提案します。最初のステージは簡潔なアウトラインを豊かな小説風のプローズに変換し、次のステージではこれをプロのフォーマットに精練します。実際の脚本家による盲目的評価の結果、DSRは強力なベースラインに対して75％の勝率を達成し、人間レベルの性能の82.7％に達しました。この研究は、特化したデータ合成による分解生成アーキテクチャが、複雑な創造的領域においてLLMを効果的に特化させることを示しています。